機(jī)器學(xué)習(xí)之監(jiān)督學(xué)習(xí)

       根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域，人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，有幾種主要的學(xué)習(xí)方式。將算法按照學(xué)習(xí)方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)來選擇最合適的算法來獲得最好的結(jié)果。

在監(jiān)督式學(xué)習(xí)下，輸入數(shù)據(jù)被稱為“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，每組訓(xùn)練數(shù)據(jù)有一個明確的標(biāo)識或結(jié)果，如對防垃圾郵件系統(tǒng)中“垃圾郵件”“非垃圾郵件”，對手寫數(shù)字識別中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立預(yù)測模型的時候，監(jiān)督式學(xué)習(xí)建立一個學(xué)習(xí)過程，將預(yù)測結(jié)果與“訓(xùn)練數(shù)據(jù)”的實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，不斷的調(diào)整預(yù)測模型，直到模型的預(yù)測結(jié)果達(dá)到一個預(yù)期的準(zhǔn)確率。監(jiān)督式學(xué)習(xí)的常見應(yīng)用場景如分類問題和回歸問題。常見算法有邏輯回歸（Logistic Regression）和反向傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）。

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