再來要開始慢慢進入人工智慧的領域啦~ 再來都會使用圖文以及一些小範例來介紹!
| 分類 | 細分類 | Feature | Label |
|---|---|---|---|
| 監督式 | 二元 | 濕度、風向、氣壓... | 是非題 |
| 監督式 | 多元 | 濕度、風向、氣壓... | 多選題 |
| 監督式 | 回歸 | 濕度、風向、氣壓... | 數值區間 |
| 非監督式 | 群集 | 濕度、風向、氣壓... | 群組相似度最高 |
| 強化 | Q-learing、TD | 循序漸進 |
生成式模型是通過對數據的分布進行建模，學習數據的生成過程。
它能夠估計數據的概率分布，並生成類似訓練數據的新樣本。
生成式模型在樣本生成、缺失數據填補和生成新數據等任務上表現出色。
判別式模型直接對條件機率分布進行建模，學習輸入與輸出之間的關係。
它的主要目標是準確預測輸出，通常更關注預測性能，而不關心數據的生成過程。
判別式模型在分類、回歸等預測任務上表現優異，並且訓練效率較高。
| 法則 | Step.1 | Step.2 | Step.3 | 學者 | 方式 |
|---|---|---|---|---|---|
| 歸納法(個體=>群體) | 黑貓有 4 隻腳 | 白貓有 4 隻腳 | 只要是貓都有 4 隻腳 | 培根 | 三段推理方式 |
| 演譯法(群體=>個體) | 男生都有鬍子 | 你是男生 | 你有鬍子 | 笛卡兒 | 結論可能不只一個 |
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