In supervised learning, we are given a data set and already know what our correct output should look like, having the idea that there is a relationship between the input and the output.

Supervised learning problems are categorized into "regression" and "classification" problems. In a regression problem, we are trying to predict results within a continuous output, meaning that we are trying to map input variables to some continuous function. In a classification problem, we are instead trying to predict results in a discrete output. In other words, we are trying to map input variables into discrete categories.

Example 1:

Given data about the size of houses on the real estate market, try to predict their price. Price as a function of size is a continuous output, so this is a regression problem.

We could turn this example into a classification problem by instead making our output about whether the house "sells for more or less than the asking price." Here we are classifying the houses based on price into two discrete categories.

Example 2:

(a) Regression - Given a picture of a person, we have to predict their age on the basis of the given picture

(b) Classification - Given a patient with a tumor, we have to predict whether the tumor is malignant or benign.

在监督学习中,数据集和其对应的正确的输出是已知的我们清楚输入数据和输出结果之间是有映射关系的。

监督学习的问题可以分类为“回归问题”和“分类问题”。在回归问题中,我们尝试通过模型的继续输出来预测接下来的结果,这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数上去。

在分类问题中,我们试图在离散输出中预测结果,换句话说我们试图将输入变量映射到离散的类别中。

ex1:

获得房地产市场数据,某地房价与房子面积的对应数据,试着去预测房价。房价作为以房子面积为自变量的函数的输出,所以这是一个回归问题。

当把问题变成房子的价格要高于卖价还是低于卖价时,这就是一个分类问题。在这个问题中我们将房价分为两个离散的类别。

ex2:

(a)回归-得到一张人的图像,以此为基础来预测他的年龄。

(b)分类问题-有一个肿瘤患者,我们来判断他肿瘤时恶性还是良性的。

监督学习Supervised Learning的更多相关文章

  1. 如何区分监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)

    监督学习:简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意,样本是既有数据,也有数据对应的结果),利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数),然后利用这个模型,将所有的输入映射为相应的输出,之 ...

  2. 监督学习(Supervised learning)

    定义符号 m:训练样本的数目 n:特征的数量 x‘s:输入变/特征值 y‘s:输出变量/目标变量 (x,y):训练样本 ->(x(i),y(i)):训练集,第i个训练样本,i=1,2..,m 监 ...

  3. A brief introduction to weakly supervised learning(简要介绍弱监督学习)

    by 南大周志华 摘要 监督学习技术通过学习大量训练数据来构建预测模型,其中每个训练样本都有其对应的真值输出.尽管现有的技术已经取得了巨大的成功,但值得注意的是,由于数据标注过程的高成本,很多任务很难 ...

  4. (转载)[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation

    [机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation http://blog.csdn.net/walilk/articl ...

  5. Machine Learning Algorithms Study Notes(2)--Supervised Learning

    Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 22 ...

  6. Introduction - Supervised Learning

    摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师<机器学习>课程,第一章<绪论:初识机器学习>中第3课时<监督学习>的视频原文字幕.为本人在视频学习过程中逐字逐句记 ...

  7. supervised learning|unsupervised learning

    监督学习即是supervised learning,原始数据中有每个数据有自己的数据结构同时有标签,用于classify,机器learn的是判定规则,通过已成熟的数据training model达到判 ...

  8. 自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下)

    自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等 ...

  9. 自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上)

    自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以 ...

随机推荐

  1. tomcat7闪退

    问题是我昨天运行的好好的,今天加了些代码,tomcat7就会启动闪退.我把conf/server.xml中的<Context />去掉,tomcat又能正常启动! 那么问题出在哪里呢? 我 ...

  2. 50-2018 蓝桥杯省赛 B 组模拟赛(五)

    1.结果填空:矩阵求和 import java.math.BigInteger; import java.util.HashSet; public class Main{ public static ...

  3. CentOS Linux下VNC Server远程桌面配置详解

    http://www.ha97.com/4634.html PS:偶以前基本不用Linux的远程图形桌面,前几天有开发的同事配置CentOS的vnc有问题,找我解决,就顺便记录总结一下,这个总结是比较 ...

  4. sql语句-单表查询

    一:单表查询 CREATE TABLE `Score`( `s_id` ), `c_id` ), `s_score` ), PRIMARY KEY(`s_id`,`c_id`) ); ); ); ); ...

  5. Heartbleed心脏出血漏洞原理分析

    Heartbleed心脏出血漏洞原理分析 2017年01月14日 18:14:25 阅读数:2718 1. 概述    OpenSSL在实现TLS和DTLS的心跳处理逻辑时,存在编码缺陷.OpenSS ...

  6. xpath&css选择器

    本文参考较多,原创基本没有,权当知识归纳. xpath并不复杂,简单的使用看完之后,及时查阅文档也是可以写出来的. 这里放上我的练手文件,大家可以参考,或者挑毛病(*^__^*) 嘻嘻-- xpath ...

  7. JVM 字节码(二)方法表详解

    JVM 字节码(二)方法表和属性表 上一节中对 ClassFile 的整体进行了五个详细的说明, 本节围绕 ClassFile 最重要的一个内容 - 方法表的 Code 属性展开 ,更多 JVM Me ...

  8. Linux 6上使用UDEV绑定共享存储

    1.硬盘的查看方式 [root@cl6-11gr2-rac1 ~]# ls -ltr /dev/sd* brw-rw----. 1 root disk 8, 48 8月 16 13:34 /dev/s ...

  9. 2019.02.12 bzoj5294: [Bjoi2018]二进制(线段树)

    传送门 题意简述: 给出一个长度为nnn的二进制串. 你需要支持如下操作: 修改每个位置:1变0,0变1 询问对于一个区间的子二进制串有多少满足重排之后转回十进制值为333的倍数(允许前导000). ...

  10. Codeforces Round #536 (Div. 2) E dp + set

    https://codeforces.com/contest/1106/problem/E 题意 一共有k个红包,每个红包在\([s_i,t_i]\)时间可以领取,假如领取了第i个红包,那么在\(d_ ...