machine-learning - 何时使用有监督或无监督学习？

使用监督学习或无监督学习的基本标准是什么？

什么时候比另一种更好？

在某些情况下，您只能使用其中一种吗？

谢谢

最佳答案

如果您有标记的数据集，则可以同时使用两者。如果没有标签，则只能使用无监督学习。

这不是“更好”的问题。这是您想要实现的目标的一个问题。例如。群集数据通常是无监督的–您希望算法告诉您数据的结构。监督分类，因为您需要教算​​法什么是什么才能对看不见的数据进行预测。

请参阅1.

附带说明:这些是非常广泛的问题。我建议您熟悉一些机器学习基础。

好的播客，例如:http://ocdevel.com/podcasts/machine-learning

jack ·范德普拉斯(Jake VanderPlas)的好书/笔记本:http://nbviewer.jupyter.org/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/Index.ipynb

关于machine-learning - 何时使用有监督或无监督学习？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/44907746/