监督学习的概念,包括内涵和外延
时间: 2023-06-05 20:07:58 浏览: 53
监督学习是一种机器学习的方法,它利用一组已经标记好的样本数据作为训练数据,通过学习输入特征和预期输出之间的关系来训练模型,从而使得该模型能够对新数据进行分类或回归等任务。其内涵包括使用有标签的数据进行训练、学习输入和输出之间的映射关系,以及对新数据进行预测等。外延则包括分类、回归、排序、推荐等多个应用领域。
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无监督学习的概念,包括内涵和外延
无监督学习是指在没有给定标签/答案的情况下,机器通过对数据的分析和学习,从中发现数据的内在规律和潜在关联。它的内涵是通过对数据的统计和分析,挖掘出数据背后的隐含结构和信息;外延是包括聚类、降维、异常检测、生成模型等任务,可以应用于图像、语音、自然语言等众多领域。
请给出深度学习的概念,包括内涵和外延
深度学习是机器学习的一种方法,通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程,从而实现对数据的自动特征学习和预测。其内涵包括利用多层神经网络对大量复杂数据进行训练,从而得到更准确的模型预测结果。外延包括模型参数优化、模型压缩和模型的应用等。