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《深度学习:Java语言实现》一一2.3监督学习和无监督学习

2.3监督学习和无监督学习前一节中,我们看到即使一个非常简单的分类问题都存在无数的边界,然而,我们很难说究竟它们中哪一个是最合适的。这是因为,即便针对已知数据我们可以恰当地分类,这也并不能保证对未知数据能够达到相同效果。不过,你可以提高模式识别的准确率。每一种机器学习方法都会设置一个标准来进行更好地模式分类,决定最佳可能的边界——决策边界——从而提高识别的准确率。毫无疑问,这些标准使用不同的方法时差异很大。在本节中,我们将介绍本书所涉及的各种方法。首先,从广义划分而言,机器学习可以分为监督学习(Supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning)。这两种分类之间的差异是机器学习使用的数据集是否加了标签,即有标数据还是无标数据。监督学习中,机器使用包含输入和输出数据的标签数据,并确定与之

机器学习两极化引发杠铃效应,硅谷投资人指出初创企业三条路

6 月 2 日,风投公司合伙人、机器学习新创企业投资人 Nick Beim 在Techcrunch 上发表了题为《机器学习的杠铃效应》(The barbell effect of machine learning)的评论文章,指出机器学习技术的发展将导致智能产业出现两极分化,就好像杠铃一样。 未来智能产业两极分化严重 机器学习为什么会让产业出现这种杠铃般的形态呢? Beim 指出,这是由机器学习产业所依赖的几种核心资源分布不均导致的。近年来,算法、计算力和数据这三种资源都在快速增长,但大部分机器学习算法、库和工具都是公开的,而计算力资源也已经广泛成为一种可购买的商品。这意味着,大量的小型企业都可以方便地利用机器学习方面的算法和计算力这两种资源。另一方面,机器学习所需的大规模数据却高度集中在少数大企业手中,只有这些大企业能自主地使用这些

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