監督式學習

剪輯自: https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10187045

監督式學習 vs 非監督式學習

最常見的分類是以訓練時有沒有標準答案來作區分，有答案的訓練就是監督式學習，反之就是非監督式學習。

• 監督式學習(Supervised Learning): 觀察了許多有標準答案的觀測值，訓練出模型對還沒有答案的觀測值做出預測。

Ex:我們收集了許多從車輛速度與實際煞車所需要的距離，接下來，我們就能依照模型用實際車輛速度預測煞車所需要的距離。

• 非監督式學習(Unsupervised Learning): 沒有標準答案，希望找出資料的內部構造、資料樣貌與資料間的分佈來建立模型。
  Ex:金融機構對客戶作行銷時，依照客戶的資料特性分眾(segment)。

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