一般网站维护要多久,十大最好玩网页游戏,做合法的海外购网站需要什么手续,重庆建设工程信息网官网入口网址机器学习的四种主要范式分别是#xff1a;监督学习、非监督学习、强化学习和半监督学习。以下是每种范式的详细介绍#xff1a; 1. 监督学习#xff08;Supervised Learning#xff09;
定义#xff1a; 通过已标注的数据训练模型#xff0c;以预测或分类未知数据。
目…机器学习的四种主要范式分别是监督学习、非监督学习、强化学习和半监督学习。以下是每种范式的详细介绍 1. 监督学习Supervised Learning
定义 通过已标注的数据训练模型以预测或分类未知数据。
目标 学习从输入到输出的映射关系。输入 特征数据输入变量和标注目标变量。应用场景 分类问题垃圾邮件检测、图像分类。回归问题房价预测、销量预测。常见算法 分类支持向量机SVM、决策树、随机森林、逻辑回归。回归线性回归、梯度提升决策树GBDT、神经网络。 2. 非监督学习Unsupervised Learning
定义 数据没有标签模型通过发现数据内在结构进行学习。
目标 识别数据中的模式或结构。输入 未标注的特征数据。应用场景 聚类问题客户分群、图像分割。降维问题主成分分析PCA、t-SNE用于数据可视化。异常检测信用卡欺诈检测、工业设备故障检测。常见算法 聚类K均值K-Means、层次聚类、高斯混合模型GMM。降维PCA、因子分析、非负矩阵分解NMF。 3. 强化学习Reinforcement Learning
定义 通过与环境交互不断试探和学习以优化行为策略。
目标 学习如何在环境中做出决策以最大化累积奖励。输入 状态State、动作Action和奖励Reward。输出 最优策略Policy。应用场景 游戏AlphaGo、OpenAI FiveDota 2。自动驾驶路径规划、避障。资源分配网络流量优化、机器人控制。常见算法 基于值函数Q-Learning、深度Q网络DQN。基于策略策略梯度、深度确定性策略梯度DDPG。混合方法Actor-Critic、A3C。 4. 半监督学习Semi-Supervised Learning
定义 利用大量未标注数据和少量标注数据进行训练。
目标 平衡标注数据的使用效率和未标注数据的信息价值。输入 少量标注数据大量未标注数据。应用场景 医学影像分析手动标注成本高。自然语言处理低资源语言的语料不足。常见算法 基于图的方法图神经网络GNN、标签传播。半监督生成模型变分自编码器VAE、生成对抗网络GAN。自训练Self-training伪标签生成。 以下是监督学习、非监督学习、强化学习和半监督学习的对比表格
范式定义数据特点目标应用场景常见算法监督学习基于标注数据学习输入到输出的映射关系。大量标注数据预测或分类未知数据图像分类、垃圾邮件检测、房价预测线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、随机森林非监督学习通过发现数据内在结构进行学习无需标注。无标签数据找到数据模式或结构客户分群、异常检测、数据可视化K均值、层次聚类、PCA、GMM强化学习基于环境交互和奖励机制优化行为策略。状态、动作、奖励最大化长期累计奖励游戏AI、机器人控制、自动驾驶Q-Learning、DQN、策略梯度、Actor-Critic半监督学习利用少量标注数据和大量未标注数据训练模型。少量标注大量未标注平衡标注数据效率和未标注数据价值医学影像分析、低资源语言处理自训练、标签传播、GAN、VAE 特点对比总结
监督学习依赖于大量标注数据适合精确任务但标注成本高。非监督学习适用于无标签数据侧重挖掘数据潜在结构。强化学习基于交互和反馈适合动态决策问题。半监督学习结合有标注和无标注数据降低标注依赖兼顾效率和效果。
根据任务特点可以灵活选择或结合这些范式。 其他补充范式
自监督学习Self-Supervised Learning 使用未标注数据构造标签自行学习表示如对比学习。应用于预训练大模型如BERT、GPT。无监督强化学习Unsupervised Reinforcement Learning 不提供明确奖励的情况下通过设定自定义目标进行学习。
这四种范式形成了机器学习的主要框架根据任务的性质和需求选择适用的范式或结合使用多种范式。
