给算法一个数据集#xff0c;其中数据集中包含了正确答案#xff0c;根据这个数据集#xff0c;可以对额外的数据希望得到一个正确判断#xff08;详见下面的例子#xff09;

回归问题

给算法一个数据集其中数据集中包含了正确答案根据这个数据集可以对额外的数据希望得到一个正确判断详见下面的例子

回归问题

图画出来后可以用一个直线或者曲线去拟合至于选择直线还是曲线要看具体的衡量标准然后现在有一个需求就是我有一个x平方的房子想要知道这个房子的卖价

此时就可以通过在横轴的x位置找到直线或曲线上对应的纵轴的值y就可以得到预估卖价。

这个房价问题是个回归问题回归问题是指我们想要预测连续的数据输出即预测的结果是一个连续值如这里房子卖出的价格就是一个连续值还有一种类型是分类问题详见下面以二分类问题为例对于某一个样本它的结果只有两种可能对或错

那么对比之下我们预测某个面积的房子的卖价卖价可能是一个范围里的任何数字也就是连续的

所以回归问题就是某个数据的结果是连续的不是像分类问题的结果是离散的。

分类问题

例如现在有一组数据集是不同的肿瘤大小对应它是否是恶性肿瘤结果只有两种是或否现在需要预测肿瘤大小为x的肿瘤是否是恶性肿瘤预测的结果为y是或否这就是个二分类问题即答案只有两种。

除此之外还有多分类问题也就是答案不止两种但也是有限种类。

在判断肿瘤是否是恶性的这个问题上我们判断的标准只有肿瘤大小这一个特征/属性

而实际中可能会根据多个特征/属性进行综合判断进而得到结果上面的房价问题也是如此我们只根据房屋面积这一个特征进行估价而实际上肯定还会结合地段、交通等多个特征进行判断。

如下面的数据集是根据肿瘤大小和患者年龄两个特征来判断肿瘤的性质。

无监督学习

在上述的监督学习中房价问题中的数据集的每个样本都清楚的知道了它的卖价在肿瘤问题中的数据集中每个样本也都被表明为是恶性还是良性。

由此可见在有监督学习中对于数据集的每个样本我们都清楚的告知了的正确答案如肿瘤是恶性还是良性。

而在无监督学习中我们给算法一个数据集不告诉算法这个数据集的每个数据点代表什么要求算法找出数据的类型结构。

例如给定一组不同的个体对于每个个体检测他们是否拥有某个特定的基因具体做法就是运行一个聚类算法根据个体所拥有的基因把不同的个体归为不同类型的人这就是无监督学习。

因为在给定这些个体时即给定数据集时没有事先告知每个个体的类型只是告诉算法这里有一堆数据。

我不知道这些数据是什么不知道每个数据的类型甚至不知道总共有哪些类型你能自动找出这些数据的结构吗虽然我事先不知道有哪些类型但你能按得到的类型把这些个体进行分类吗因为我们没有把数据集中的正确答案即每个个体属于什么类型的人告诉算法所以这就是无监督学习。

聚类算法

聚类算法是无监督学习算法中的一种对于给定的数据集无监督学习算法可能判定数据集包含两个不同的簇然后把这些数据分为两个不同的簇这就是聚类算法。

市场细分。

根据客户信息将客户分为不同的市场群体进而进行精准销售。

我们只拥有全部客户的信息但是并不知道有哪些市场细分也不知道某个客户属于哪种市场细分所以让算法自己从数据中去发现这些社交网络的分析。

可以得知和你联系最频繁的人判断哪些人可能相互认知等。

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