使用邏輯回歸和Naïve貝葉斯的監督機器學習
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你在使用邏輯回歸和Naïve貝葉斯的監督機器學習中學到了什麼?
關於這個免費證書課程
我們將機器學習理解為人工智能的一個子集，它是一台被編程的計算機，具有在特定任務上自我學習和自我改進的能力。隨著世界被人工智能及其學科的發展所驅動，機器學習正逐漸以其所有的榮耀征服世界，這就是為什麼它是當今最受歡迎的職業選擇之一，這也正是為什麼今天有這麼多人想學習它。機器學習使用兩種類型的技術。一種是有監督的機器學習，它根據已知的輸入和輸出數據訓練模型，以便預測未來的輸出。第二種稱為無監督學習，在輸入數據中發現隱藏的模式或內在結構。在本課程中，我們將了解兩種分類算法，即邏輯回歸和樸素貝葉斯。
我們關於監督機器學習的免費課程將涵蓋基本概念，並向您介紹兩種流行的回歸算法-邏輯回歸和樸素貝葉斯回歸。
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課程大綱
本模塊從定義機器學習開始。然後通過例子討論機器如何理解任務，並解釋機器學習中的監督學習和無監督學習概念。
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什麼是監督式機器學習舉例?
監督式機器學習是一種機器學習，其中機器使用標記良好的訓練數據進行訓練，然後根據該數據預測輸出。有標記的數據表明一些輸入數據已經被標記為相應的輸出。
監督學習可以應用於現實世界中的主題，如風險評估、圖像分類、欺詐檢測、垃圾郵件過濾等。
有監督機器學習和無監督機器學習的區別是什麼?
監督學習是一種機器學習技術，涉及使用標記數據訓練模型。監督學習中的模型必須發現一個映射函數來連接輸入變量(X)和輸出變量(Y)。
為了訓練模型，監督學習需要監督，就像學生在老師麵前學習一樣。有兩種類型的問題可以用監督學習來解決:分類和回歸。
無監督學習是另一種使用無標簽輸入數據來發現模式的機器學習方法。無監督學習旨在從非結構化數據中提取結構和模式。無監督學習時不需要監控。相反，它會自己搜索數據以尋找模式。
為什麼監督式機器學習很重要?
通過使用監督機器學習，數據被轉化為有意義的、可操作的見解。它允許企業使用數據來更好地理解和防止不良後果，同時也增加了目標變量的預期結果。
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