監督式學習

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監督式學習supervised learning)係機械學習上最直接嗰種學習範式。監督式學習演算法做嘅嘢係建立一個數學模型模擬柞數據,佢當中某啲變數扮演輸入、又有啲變數扮演輸出。柞學習用嘅數據係所謂嘅訓練用數據(training data)。用數學行話講返,即係要搵出一柞已知嘅例子,有若干對輸入()同正確輸出(),,再由容許得嘅函數當中搵返個同啲例子最啱搭嘅函數 出嚟。喺呢種學習之下,個神經網絡會由研究者度收到一柞數據俾佢學,好似有個老師噉-所以就叫「監督」式學習[1]

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  1. M.R. Smith and T. Martinez (2011). "Improving Classification Accuracy by Identifying and Removing Instances that Should Be Misclassified". Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2011). pp. 2690–2697.