监督学习
机器学习术语 / 维基百科,自由的 encyclopedia
监督学习(英语:Supervised learning),又叫有监督学习,监督式学习,是机器学习的一种方法,可以由训练资料中学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例。[1]训练资料是由输入对象(通常是向量)和预期输出所组成。函数的输出可以是一个连续的值(称为回归分析),或是预测一个分类标签(称作分类)。
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一个监督式学习者的任务在观察完一些事先标记过的训练示例(输入和预期输出)后,去预测这个函数对任何可能出现的输入的输出。要达到此目的,学习者必须以"合理"(见归纳偏向)的方式从现有的资料中一般化到非观察到的情况。在人类和动物感知中,则通常被称为概念学习(concept learning)。