Стоит ли мне сегодня посмотреть фильм? Что ж, позвольте мне проверить свое расписание, позвольте мне проверить погоду. Доступны ли мои друзья сегодня? Это вопросы, которые я задаю себе перед просмотром фильма.
Может ли машина имитировать мои решения? Если дать машине данные об этих вопросах и ответах, сможет ли она прийти к такому же выводу, что и я?
Ответ - ДА, и этот метод называется обучением с учителем.
Знаете, что такое машинное обучение? Если да, то продолжайте, если нет, посмотрите мою другую историю.
Контролируемое обучение
Контролируемое обучение - это метод машинного обучения, который работает с помеченными данными.
В этом методе машине предоставляется набор данных, результат или ответ которых известны. Машина учится на этих данных, она их выводит, и когда машине выдаются новые данные, она пытается дать ответ на основе того, что она узнала.
Как правило, более релевантные данные У машины есть, тем лучше она может учиться.
Существует два типа контролируемого обучения
1. Классификация
2. Регрессия
Классификация
Классификация - это тип обучения с учителем. Результатом классификации являются счетные категории, т.е. классы дискретны. Категории могут быть двухклассными, например «Да» или «Нет», или категории могут быть многоклассовыми, например «Хорошо», «Плохо» и «Средне».
Некоторые из алгоритмов классификации : наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия, случайный лесной классификатор.
Примеры классификации: кошка или собака? Спам или нет? Как фильм? Мошенничество с транзакциями или нет?
Регресс
Регрессия - это тип обучения с учителем. Результатом регрессии является непрерывное значение, которое не подлежит подсчету. В классификации выходные данные являются категориальными, тогда как здесь выходные данные являются числовыми.
Некоторые из алгоритмов регрессии: линейная регрессия, регрессия лассо,
регрессия гребня.
Примеры регрессии: прогнозирование кассовых сборов фильма, прогнозирование стоимости акций компании, прогнозирование цен на жилье, прогнозирование продаж объекта.
Резюме
Контролируемое обучение: имеет дело с помеченными данными.
Типы: классификация и регрессия.
Классификация: вывод категориален. < br /> Регрессия: вывод числовой.