분류와 준 지도 학습
바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.
분류와 준 지도 학습의 차이
분류 vs. 준 지도 학습
분류(分類)는 개념이나 주체를 인지하고, 차별화하고, 이해하는 과정을 말. 분류는 주체가 범주 안에 있는 것을 암시하며, 보통 특정한 목적을 가지고 있. 개념적으로 범주는 지식의 주체와 개체 사이의 관계를 서술해 준. 분류는 언어, 추측, 추론, 의사결정, 그리고 환경과 관련한 모든 종류의 상호 작용에 필수적이. 준 지도 학습()이란 기계 학습(Machine Learning) 의 한 범주로 목표값이 표시된 데이터와 표시되지 않은 데이터를 모두 훈련에 사용하는 것을 말. 대개의 경우 이러한 방법에 사용되는 훈련 데이터는 목표값이 표시된 데이터가 적고 표시되지 않은 데이터를 많이 갖고 있. 이러한 준 지도 학습은 목표값이 충분히 표시된 훈련 데이터를 사용하는 지도 학습과 목표값이 표시되지 않은 훈련 데이터를 사용하는 자율 학습 사이에 위. 많은 기계 학습 연구자들이 목표값이 없는 데이터에 적은 양의 목표값을 포함한 데이터를 사용할 경우 학습 정확도에 있어서 상당히 좋아짐을 확인하였.
분류와 준 지도 학습의 유사점
분류와 준 지도 학습는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).
위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다
- 분류와 준 지도 학습에는 공통점이 있습니다
- 분류와 준 지도 학습의 유사점은 무엇입니까
분류와 준 지도 학습의 비교.
분류에는 17 개의 관계가 있고 준 지도 학습에는 12 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (17 + 12).
참고 문헌
이 기사에서는 분류와 준 지도 학습의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:
