书名：计算机视觉40例从入门到深度学习：OpenCV-Python
作者：李立宗
出版社：电子工业出版社
出版时间：2022-07-01
ISBN：9787121436857

第15章 机器学习导读

15.2 机器学习基础概念

• 机器学习的类型、
• 数据集的划分、
• 模型的拟合

15.2.1 机器学习的类型

机器学习也有多种不同的分类标准，如

• 有无监督、
• 可否即时增量学习、
• 实现方式、
• 算法类似性等。

按照有无监督可将机器学习划分为以下四种：

• 有监督学习：
  有数据，数据有含义。从数据及其含义中寻找答案。
• 无监督学习：
  仅有数据，数据无实质意义。从纯数据中寻找答案。
• 半监督学习：
  部分数据有含义，部分数据无含义。从数据中寻找答案。
• 强化学习：
  模仿人类解决问题的思路，不断尝试，寻找最优解。

一、有监督学习

• 有监督学习是指用来学习的数据有明确的含义。
• 机器根据数据及其含义进行学习，从而找到问题的解决方案。

1、典型应用——分类

• 例如，在图15-3中，数据是抽象出来的指纹特征，含义是该数据对应的人。
  一般情况下，把数据称为“特征值”，把数据的含义称为“标签”。
  针对图15-3希望通过学习已知数据集，找到输入特征值对应的标签。

  
  图15-3 分类示例
• 上述过程是有监督学习的一种典型应用——分类，将未知数据划分到某个特定类别内。

2、典型应用——回归

• 回归是指计算一个输入对应的数值形式的输出。

• 例如，在图15-4中，根据土豆的重量计算土豆的总价，二者的关系是y=2x。
  当然，数据与输出之间的对应关系也可以是用来模拟钻石及其价格的多次方形式的更复杂的曲线。

  
  图15-4 回归示意图
• 需要注意的是，回归得到的是一个数值，通过对该数值进行分类能够将回归值变为分类值。也就是说，计算分类可以通过先计算其回归值，再对回归值进行分类实现。
  例如，计算当天购买2kg土豆的总价是否超出预算是一个分类题目，结果为{超出预算；未超出预算}。处理时，先使用回归模型（y=2x）计算土豆总价，然后针对总价进行如下处理：
  ● 总价小于5元：未超出预算。
  ● 总价大于或等于5元：超出预算。
  经过上述处理后，即可得到我们想要的答案。

3、监督学习算法

比较重要的监督学习有

• K近邻算法、
• 线性回归、
• 逻辑回归、
• SVM、
• 决策树和随机森林、
• 神经网络。