監督式學習：「分類」和「迴歸」比較

監督式和非監督式機器學習(ML) 是ML 演算法的兩個類別。ML 演算法處理大量歷史資料，以透過推論來識別資料模式。 監督式學習演算法訓練範例資料，以指定演算法的輸入和 ...

監督式學習在機器學習領域扮演關鍵角色，本文透過分類與迴歸的介紹與比較，展示如何處理不同類型的預測問題，從股票走勢到客戶流失預測，一探監督式學習的廣泛應用。

圖解最常用的10個機器學習演算法！ · 01 線性迴歸 · 02 邏輯迴歸 · 03 線性判別分析 · 04 分類和迴歸樹 · 05 樸素貝葉斯 · 06 K近鄰 · 07 學習向量量化 · 08 支援 ...

（一）監督式學習（Supervised Learning） · · 監督式學習定義. 提供機器大量有歷史資料、有標記標籤的「輸入」和「輸出」資料配對分類。例如，我們給機器多組啤酒與葡萄酒的影像 ...

機器學習的種類最主要分成四種：監督式學習（Supervised learning）、非監督式學習（Un-supervised learning）、半監督式學習（Semi-supervised learning）及強化 ...

機器學習方法可以簡單歸類為監督式學習(Supervised Learning) 與非監督式學習(Unsupervised Learning)，兩者之間的主要差異在於原始資料集中是否包含已知的 ...

機器學習包含不同類型的學習模式，並使用各種演算技術，根據資料的性質和期望結果，可以採用監督式、非監督式、半監督式或強化式共四種學習模式。在各個模式中可以套用一或 ...

機器學習(ML) 是人工智慧(AI) 的一種，讓系統從資料當中反複學習，其方法是透過各種演算法來識別資料中的模式，然後使用可產生精確模型的資料來加以訓練，進而預測結果。

機器學習，一種人工智慧的技術，不同於傳統程序，是通過處理並學習龐大的數據後，利用歸納推理的方式來解決問題，所以當新的數據出現，機器學習模型即能更新 ...

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。因為學習演算 ...