线性回归是有监督还是无监督
线性回归是有监督还是无监督 -
线性回归是有监督。机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。简单的归纳就是，是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习；没标签则为无监督学习。监督学习是指数据集的正确输出已知情况下的一类学后面会介绍。
逻辑回归是有监督还是无监督如下：逻辑回归是一种有监督的学习算法。在机器学习中，有监督学习是一种学习方式，其中训练数据集包含输入数据和相应的标签或输出数据。在学习过程中，算法通过比较预测输出和实际输出之间的差异来更新其参数。逻辑回归是一种线性回归模型，它通过将输入变量与输出变量之间的关系建好了吧！
线性回归是有监督。机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。简单的归纳就是，是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习；没标签则为无监督学习。监督学习是指数据集的正确输出已知情况下的一类学后面会介绍。
逻辑回归是有监督还是无监督如下：逻辑回归是一种有监督的学习算法。在机器学习中，有监督学习是一种学习方式，其中训练数据集包含输入数据和相应的标签或输出数据。在学习过程中，算法通过比较预测输出和实际输出之间的差异来更新其参数。逻辑回归是一种线性回归模型，它通过将输入变量与输出变量之间的关系建好了吧！
简单地说，就是监督学习是包含自变量和因变量（有Y），同时可以用于分类和回归。下来常见的算法都是监督学习算法。K近邻算法线性回归logistic回归支持向量机（SVM）决策树和随机森林神经网络1.2 无监督学习无监督学习的训练数据都是未经标记的，算法会在没有指导的情况下自动学习。简单地说，就是到此结束了？。
非监督学习就是没有对应的类标签或是输出值。学习中并没有任何标准来告诉你，某个概念是否正确，需要学习器自身形成和评价概念。就是自动地从数据中挖掘出结构信息或是抽取出一些规则。近年来，非监督学习被认为是解决一些重要问题的突破口所在。因为科学的产生就是人类中无监督学习的最佳案例。半监督学习就是介于监督学是什么。
三本本科生能做人工智能吗? -
它可以分为有监督学习、半监督学习、无监督学习！传统的机器学习算法有线性回归、支持向量积、随机森林、决策树、神经网络等。深度学习 深度学习属于机器学习的一种，是当今最为流行的人工智能技术。它是多隐藏的神经网络模型，可以用来做模式识别、图像处理、语音处理等工作。深度学习起源于2006年，由Hinton命名，之后在等会说。
4.无监督/半监督学习。像LeCun等大佬其实一直在鼓吹这方面，但似乎还没有搞出像当年CNN(AlexNet)、最近强化学习(阿法狗)这样级别的大新闻来。我理解在这个问题上的努力方向应该是确定“何种representation最有用”。具体来说，就是找到一个指标，然后用深度网络优化这个指标，使得满足这个指标的data representation能够具后面会介绍。
干货| 基础机器学习算法 -
监督学习可分为分类和回归，感知器是最简单的线性分类器，现在实际应用比较少，但它是神经网络、深度学习的基本单元。线性函数拟合数据并基于阈值分类时，很容易受噪声样本的干扰，影响分类的准确性。逻辑回归（Logistic Regression）利用sigmoid 函数将模型输出约束在0 到1 之间，能够有效弱化噪声数据的还有呢？
详情请查看视频回答，
人工智能包含什么内容 -
Lasso回归、Ridge回归、多项式回归线性分类算法主要包括：逻辑回归Softmax回归SVM支持向量机SMO优化算法无监督学习算法主要包括：聚类系列算法PCA降维算法EM算法GMM算法决策树系列算法主要有：决策树算法随机森林算法Adaboost算法GBDT算法XGBoost算法等等等等，因为内容太多就不一一介绍了。如果好了吧！
分类资料服从二项分布或者多项分布，一般采用二分类或多项Logistic回归分析。4.2计数资料可以按连续资料来分析吗？ 这个一般来说是不能的。计数资料只能为非负数，这种资料往往表现为偏态分布，不适合进行一般线性模型分析。除非满足以下条件： (1)计数资料取值都离0很远，大致呈正态分布(2)如果主要研究目的是进行预测有帮助请点赞。