何时使用有监督或无监督学习？

Question

• 使用监督学习或非监督学习的基本标准是什么？
• 什么时候比另一个更好？
• 在某些情况下，您只能使用其中一种吗？

谢谢

Answer 1

1. 如果您有标记的数据集，则可以同时使用两者。如果您没有标签，则只能使用无监督学习。

2. 这不是“更好”的问题。这是你想要达到什么目标的问题。例如，聚类数据通常是无监督的——您希望算法告诉您数据的结构。分类是受监督的，因为你需要教你的算法什么是什么，以便对看不见的数据进行预测。

3. 见 1。

附带说明：这些是非常广泛的问题。我建议您熟悉一些 ML 基础。

例如这里的好播客：http : //ocdevel.com/podcasts/machine-learning

Jake VanderPlas 的非常好的书/笔记本：http ://nbviewer.jupyter.org/github/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/notebooks/Index.ipynb