데이터 마이닝 개념에 익숙하지 않고 감독 및 감독되지 않은 학습의 차이점을 배우려고합니다. 지금까지 내가 아는 것은 감독자가 라벨이 부착 된 데이터 세트에서 정보를 얻는 것을 의미하고 감독자가 지정하지 않은 데이터를 클러스터링하는 것을 의미합니다.감독 및 감독되지 않은 학습에 관해 질문하는 방법은 무엇입니까?
나는 그들이 어떤 존재인지 이해하지만 실생활에 실제로 적용 할 수는 없습니다 (실시간 질문을하기위한 개념을 실제로 적용 할 수는 없습니다). 나는 기계 학습 웹 포럼 중 하나에 대한 다음의 예제 질문을 발견하고 누군가가 그것을 도울 수 있는지 궁금해서 그 개념을 조금 더 잘 이해하기 위해 예제로 사용할 수 있습니다. 문제는 다음과 같습니다.
차종에 따라 다음 데이터 세트가 주어지면 감독 및 감독되지 않은 학습을 기준으로 2 가지 질문을 작성하십시오.
도움의 모든 종류의
감사합니다 :)
감독 학습 :
그래서 위의 데이터 세트가 11 개 특성을가집니다. 11 개의 속성에서 우리는 칼럼이 0 인 경우 자동차를 수동 변속기로 분류하고 1이면 자동 변속기를 장착 한 자동차임을 알 수 있습니다. 대개 감독 학습에서는 응답 변수가있는 교육 데이터가 제공되며, 따라서이 경우 관리 학습을 위해 제공된 데이터이므로 적합한 알고리즘을 사용하여 모델을 학습 한 다음 모든 테스트 데이터에 대해 해당하는 것이 무엇인지 예측할 수 있습니다 (수동 또는 자동).자율 학습 :
은 전송 열이 주어지지 않는 것으로 가정하고 하나 개의 클러스터로 구성 될 것이라고 두 개의 클러스터와 함께 할 수 있는지, 학습 알고리즘 어떤 자율에 기반 클러스터로 그룹에 자동차를 시도 수동 트랜스미션 카 및 자동 변속기 카로 구성된 하나의 클러스터로 구성됩니다.다음 링크를 확인하십시오. Andrew Ng lecture에서 가져온 두 개의 동영상입니다. 매우 짧은 동영상이며 더 나은 이해를 돕습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=ls7Ke48jCt8&index=3&list=PLZ9qNFMHZ-A4rycgrgOYma6zxF4BZGGPW
https://www.youtube.com/watch?v=qHfUlFHGG08&list=PLZ9qNFMHZ-A4rycgrgOYma6zxF4BZGGPW&index=4