如果没有专业人员的帮

数据的情况下实施。安装它需要昂贵的设备和专家。助很难解释获得的结果。机器学习的主要类型现有的机器学习算法主要分为两种类型监督学习或无监督学习。在这两种类型的培训中计算机系统都提供用于分析和搜索模式的初始数据。根据机器学习术语老师不一定是控制机器操作的程序员。这是对数据处理的任何人为干预。



机器学习的主要类型机器学习的主要类型监督机器学习该类型结合了基于大量演示示例的构建模型的算法和方法。它们不仅包含输入数据还包含输出数据。如果存在自变量和模型在训练后提取的目标值则该 电报号码数据 算法被归类为监督机器学习。例如系统可以识别手写或卷曲数字并将它们与特定数字相关联。简单地说监督学习旨在证实或反驳一系列假设。







假设有一套完整的标记数据来训练机器学习模型。这种类型的优点之一是结构简单。监督式机器学习非常适合解决具有大量事实真相的问题。主要用于分类和回归。在机器学习中数据标记是识别具有特定输出值的输入数据的过程。标记数据对于监督学习至关重要。标记示例数百万张猫和狗的图像被标记为猫和狗。各种机器学习应用程序可以使用这些数据集从图片中猜测动物的名称。