深度学习监督学习

有监督学习用于解决分类问题的前提是必须有一个带标签数据的样本集，但获得数据标签的代价往往是非常昂贵的。...从机器学习，到深度学习从深度学习，到强化学习从强化学习，到深度强化学习从优化模型，到模型的迁移学习一本书搞定！

有监督学习（Supervised Learning）是指这样的一种场景：有一组数量较多的历史样本集，其中每个样本有一组特征（features）和一个或几个标示其自身的类型或数值的标签（label）；对历史样本学习得到模型后，可以用新样本的特征预测其对应的...

第一部分：BERT介绍一、Self-supervised Learning训练监督模型：针对有标签的数据（如文章数据），如做监督学习，让机器阅读一篇文章对该文章进行分类（判断是正面还是负面），首先第一点需要找大量文章并且对所有文章进行label。...

2.3监督学习和无监督学习前一节中，我们看到即使一个非常简单的分类问题都存在无数的边界，然而，我们很难说究竟它们中哪一个是最合适的。这是因为，即便针对已知数据我们可以恰当地分类，这也并不能保证对未知数据能够达到相同效果。不过...

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