1：监督学习

机器学习算法原理、实现与实践&mdash;&mdash;<em>监督</em>学习机器学习包括<em>监督</em>学习、非<em>监督</em>学习、半<em>监督</em>学习及强化学习，这里先讨论<em>监督</em>学习。 <em>监督</em>学习的任务

2：监督学习与无监督学习

机器学习的常用方法，主要分为有<em>监督</em>学习(supervised learning)和无<em>监督</em>学习(unsupervised learning)。

3：机器学习中的有监督学习，无监督学习，半监督学习

在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法：<em>监督</em>学习(Supervised learning)、非<em>监督</em>学习(Unsupervised

4：Machine learning —Machine learning ：分类和聚类，监督学习和非监督学习

印象笔记同步分享：Machine Learning—分类和聚类，<em>监督</em>学习和非<em>监督</em>学习Machine learning —Machine learning ：分类和聚类

5：有监督学习和无监督学习

有<em>监督</em>学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性

6：聊聊机器学习中的无监督学习

机器学习分为<em>监督</em>式机器学习、无<em>监督</em>式机器学习和半<em>监督</em>式机器学习。其划分的标准是训练样本是否包含人为标注的结果。(1)<em>监督</em>式机器学习：从给定的训练

7：k-meas非监督聚类分析

实验名称： k-meas非<em>监督</em>聚类分析 一、实验目的和要求 目的：    加深对非<em>监督</em>学习的理解和认识    掌握聚类方法K-Means算法的设计方法 要求：

8：半监督学习[转]

<em>监督</em>学习(supervised learning)是机器学习中研究最多、应用最

9：机器学习的监督学习在研究什么

什么是<em>监督</em>学习简单来说，<em>监督</em>学习是对给定的输入输出样本进行学习并建立一个模型，该模型能对任意输入做出好的输出预测。 <em>监督</em>学习核心思想所

10：如何区分监督学习(supervised learning)和非监督学习(unsupervised learning)

<em>监督</em>学习：简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意，样本是既有数据，也有数据对应的结果)，利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数)，然后

11：无监督学习之RBM和AutoEncoder

几种学习方式半<em>监督</em>学习Transfer LearningSelf-talk LearningRBMRBM的类别Boltzmann Machine

12：径向基网络（RBF network）之BP监督训练

径向基网络（RBF             network）之BP<em>监督</em>训练            转载：http://blog.csdn.net

13：机器学习有监督学习之--回归

一、引言　　本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程 http://cs229.stanford.edu，以及斯坦福无<em>监督</em>学习UFLDL tutorial

14：非监督的降维算法--PCA

PCA是一种非<em>监督</em>学习算法，它能够在保留大多数有用信息的情况下，有效降低数据纬度。它主要应用在以下三个方面：1. 提升算法速度2. 压缩数据，减小内存、硬盘

15：转：无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962无<em>监督</em>学习近年来很热，先后应用于computer

16：统计学习方法笔记--监督学习

<em>监督</em>学习（supervised learning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测，计算机的基本操作就是给定一个输入

17：【机器学习算法-python实现】K-means无监督学习实现分类

1.背景        无<em>监督</em>学习的定义就不多说了，不懂得可以google。因为项目需要，需要进行无<em>监督</em>的分类学习。

18：机器学习之非监督学习与强化学习

非<em>监督</em>式学习：在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据

19：基于隐马尔可夫模型的有监督词性标注

代码下载：基于隐马尔可夫模型的有<em>监督</em>词性标注词性标注（Part-of-Speech tagging 或 POS tagging)是指对于句子中的每个词都指派一个合适的词性

20：监督管理系统