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监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习

监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习

离线(批量)学习,在线学习,参数学习和非参数学习

1.离线(批量)学习:定时将样例数据作为训练数据对模型进行训练。 不能很快的适应环境的变化

2.在线学习:及时将样例数据作为训练数据对模型进行训练。 需要加强对数据进行监控(有可能样本数据是脏数据,这样就破坏我们的模型)

3.参数学习:一旦学到了参数,就不再需要原有的数据集。通过调参数就好了。

4.非参数学习:不对模型进行过多的假设,非参数不代表没参数。

参考

https://blog.csdn.net/jhkj_5154/article/details/79492149

https://zhuanlan.zhihu.com/p/52843476