| 标签类型 |
- 回归问题, 数值(无限可能), 模型: 线性回归、决策树、SVM等模型, 如: 房价预测
- 分类问题, 类别(有限个类别), 模型: 感知机、逻辑回归、决策树、SVM等模型, 如: 信用卡申请
- 结构问题, 结构(序列), 如: 词性标注
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| 有无标签 |
- 监督问题, 有标签列, 如: 回归问题、分类问题等
- 非监督问题, 无标签列, 如: 聚类问题、异常值检测等
- 半监督问题, 一部分有标签列, 标签成本太高
- 强化学习, 过程问题, 中间过程有激励函数, 如: 游戏、自动驾驶
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| 学习策略 |
- 批量学习, 成千上万数据训练, 将最终的模型应用到生产线
- 在线学习, 在生产线上进行训练, 有新的样本就训练, 然后立即更新模型
- 主动学习, 在学习过程中, 机器主动有技巧提出问题, 以便加速学习、提高效率和性能, 如:手写数字识别(反馈哪些没有把握的数字图片)
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| 输入含义 |
- 具体特征, 物理含义复杂, 包含人类智慧, 如信: 用卡申请(年龄、工龄、…)
- 原生特征, 物理含义简单, 如: 手写数字识别(手写数字图片)
- 抽象特征, 没有(较少)有物理意义, 如: 用户ID, 图片ID
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