在监督学习中,您可以使用“标记”的数据训练机器。您想训练一台机器,该机器可以帮助您预测从工作场所开车需要多长时间,这是监督学习的一个示例回归和分类是两种类型的监督机器学习技术。监督学习是一种更简单的方法,而无监督的学习是一种复杂的方法。监督学习中最大的挑战是,无关的输入功能目前的培训数据可能会带来不准确的结果。监督学习的主要优点是,它允许您从以前的体验中收集数据或产生数据输出。该模型的缺点是,如果您的训练集没有您想在课堂上有的示例,则决策边界可能会过度处理。作为监督学习的最佳实践,您首先需要确定应将哪种数据用作培训集。
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