监督和无监督学习的局限性.
监督学习和无监督学习是两种机器学习方法,它们具有不同的局限性. 这里将对每个方法的局限性进行比较:监督学习: 1.需要标记数据:监督学习需要标记数据来训练算法,这可能是一个耗时和昂贵的过程.模型的准确性取决于训练数据的质量. 2.有限的概括:监督学习模型可能容易过度适应,这意味着它们可能对训练数据表现得很好,但可能不能对新数据进行良好概括. 这可能导致在试图将模型应用到新的,未见的情况时出现问题. 3.特征选择:在无监督学习中,用于训练模型的组件通常会极大地影响其性能. 功能选择可能是一个艰难的过程,并且可能包含超优的输入数据. 1.如果学习算法不具有明确的含义,很难通过分析和分析数据,从而确定其有效性. 3.如果学习算法不具有明确的含义,它可能很难通过对数据的理解和分析来确定结果. 分析数据的有效性和有效性是很难的. 通过学习算法,学习数据的含义和有效性是很难的. 2.如果学习数据没有被标记的结果,很难通过对数据的理解或有效性来确定结果.