機器學習的監督學習與非監督學習介紹

機器學習是一門讓電腦能夠透過資料進行學習和推論的科學，它可以分為監督學習和非監督學習。這兩種方法有不同的應用場景和核心概念，下面將分別介紹這兩種學習方式。

監督學習

監督學習是指在機器學習中，給定一組已標註好的訓練數據集，在這些數據集中，每個樣本都有對應的輸入和預期輸出。機器學習模型通過對這些樣本進行學習，根據輸入預測相應的輸出。

核心概念

在監督學習中，核心概念包括：特徵工程、模型選擇和評估。

特徵工程是指將原始數據轉換為機器可以理解和處理的數據表達形式。進行特徵工程時，需要注意選擇適當的特徵並進行相應的編碼轉換，以便於模型學習和預測。

模型選擇是指在監督學習中選擇合適的模型結構和參數配置。常見的模型包括線性回歸、決策樹、支持向量機等。選擇模型時需要綜合考慮模型的複雜度、性能和訓練效率等因素。

評估是指在監督學習中對模型的表現進行度量和比較。常見的評估指標包括準確率、精確率、召回率等。評估模型的性能可以幫助我們選擇最佳的模型和參數配置。

非監督學習

非監督學習是指在機器學習中，給定一組未標註的訓練數據集，機器在沒有指導的情況下通過自我學習尋找隱含數據的結構和模式。

核心概念

在非監督學習中，核心概念包括：聚類和降維。

聚類是指將數據集中的樣本劃分為若干個類別或群組，使得同一類別的樣本間的相似度最大，而不同類別之間的相似度最小。聚類可以幫助我們發現數據中的結構和模式。

降維是指將高維數據轉換為低維表示，同時保存數據的重要特徵。降維可以減少數據的維度，便於可視化和分析，同時去除冗余或噪聲特徵。

監督學習與非監督學習對比

監督學習和非監督學習兩者有以下主要區別：

• 訓練數據：監督學習需要標註好的訓練數據，而非監督學習則不需要。
• 學習目標：監督學習的目標是預測輸出，而非監督學習的目標是發現數據的模式和結構。
• 系統結構：監督學習中需要有一個明確的模型結構和參數配置，而非監督學習則不需要。
• 評估方法：監督學習可以通過與真實標籤進行比對來評估模型，而非監督學習的評估相對較難。

總結來說，監督學習和非監督學習是機器學習中兩種核心的學習方法，其應用廣泛且重要。了解這兩種學習方法的原理和差異有助於我們在實際應用中選擇合適的方法並提升模型的效能。