监督学习和无监督学习有什么区别？
监督学习和无监督学习是两种常见的机器学习方法，它们在数据处理、模型训练和应用场景上有一些不同。
监督学习是指在训练数据中，每个数据样本都有对应的标签或目标值，模型通过学习这些带有标签的数据来进行预测和分类。监督学习的常见应用场景包括图像识别、文本分类、语音识别等。
而无监督学习是指在训练数据中，每个数据样本都没有对应的标签或目标值，模型需要通过学习数据的内在结构和分布来进行聚类、降维等任务。无监督学习的常见应用场景包括聚类、降维、异常检测等。
在实际应用中，监督学习和无监督学习可以结合使用，例如在自然语言处理任务中，可以使用无监督学习对文本进行预处理，然后使用监督学习对文本进行分类或预测。
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28回答
在人工智能和机器学习方面，监督学习和无监督学习有什么区别？你能用一个例子提供一个基本的，简单的解释吗？
浏览 10提问于2009-12-02得票数 290
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我正在尝试使用机器学习来预测一个住宅的负荷在任何时间点，一整年。我有关于那所房子的过去的数据。所以我有训练数据，我需要算法来预测房子的未来负荷。
根据我的知识，我发现“监督”机器学习技术是我必须适应的技术。我发现了这一点，因为我已经标记了测试数据，我有一个预测需求，我可以得到对我的预测的反馈(与实际值的交叉核对)。我说对了吗？
此外，我在网上读到，“无监督”学习将在我们需要找到“隐藏数据结构”的地方使用。我想这意味着模式。如果是这样的话，在我的例子中，无监督学习和监督学习有什么区别？他们两人都会给我一个预测，未来的负荷属于该房子在任何时间点。
我的背景
我正在做EE (电力系统)硕士课程。我也
浏览 0提问于2018-04-11得票数 2
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AI 领域面临者一个巨大的问题，如何做到无监督学习？因为有监督学习从数据清洗、特征工程、算法设计、模型训练与优化，到之后的实施、部署阶段，人力和时间成本很高，给 AI 的普及带来了不小麻烦。所以想问下目前AI领域无监督学习有哪些难点？
浏览 2101提问于2018-05-31
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自我监督学习在ML中有哪些缺点？
、、、、
在过去的几年里，自我监督学习一直在上升。与其他学习方法(如监督学习和半监督学习)相比，它具有一定的优势，因为它不需要标记数据。
我想知道自我监督学习是否有什么缺点，在什么方面半监督学习比它更好。
浏览 2提问于2021-09-08得票数 0
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我正在参观沃森知识工作室和NLU。我知道WKS是有监督的学习，因为我们必须用模式和分类法来训练WKS，才能得到想要的结果。有人能帮我了解一下沃森NLU吗，我们没有训练NLU，它会根据内部实现返回结果吗？NLU自己训练过吗？
沃森NLU是否有监督和无监督的学习API？
谢谢
浏览 4提问于2017-11-02得票数 2
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当无监督学习比监督学习更有益时，甚至存在标记？如果没有标签，无监督学习比监督学习更好，但在某些情况下甚至标记目标是可用的，监督学习方法效果更好。这些案件的情况如何？我们是否可以说，如果没有明确的依赖变量之间，无监督的学习效果更好？
浏览 0提问于2020-01-08得票数 3
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我在读关于深度学习的论文。其中大多数都是指无监督学习。
他们还说，神经元是使用无监督RBM网络进行预训练的。然后，使用反向传播算法(有监督)对它们进行微调。
那么，我们可以使用深度学习来解决监督学习问题吗？
我正在尝试找出深度学习是否可以应用于文档分类问题。我知道有相当好的分类器可用。但我的目标是找出我们是否可以使用深度学习来达到这个目的。
浏览 7提问于2013-10-29得票数 10
基本上，我的问题是，既然无监督学习是机器学习的一种类型，那么机器“学习”是否需要有一些方面，并根据它的发现来改进呢？例如，如果开发了一种获取未标记图像并在它们之间找到关联的算法，那么它是否需要根据那些被归类为“无监督学习”的关联来改进自己，还是仅仅是简单地报告这些关联足以获得这种分类呢？
浏览 2提问于2016-08-16得票数 0
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基于词嵌入的文本分类
、、、、
我有一个正面和负面内容的数据集。让我们假设这是一个垃圾邮件项目。
我需要构建一个模型，它可以对pos/neg中的内容进行分类。所以我在做一个有监督的学习任务，因为我有一个标记数据集。因此，最佳选择必须是使用SVC模型。
到目前一切尚好。
现在复杂的部分来了。
我想用Keras模型来解决相同的任务。所以我的问题是：
它仍然是有监督的还是无监督的，因为我在这个任务中使用了单词嵌入，在这里引用本文，单词嵌入用于无监督的任务：。
上面写着：
深度学习可以是无监督的:字嵌入、图像编码到低维或高维等。
那么-它现在是无监督的还是监督的(因为我的数据集被标记了)？
而深度学习是另一种技术，如无监督和
浏览 2提问于2020-03-30得票数 0
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OpenAI健身房真正实现了强化学习方式的规范化。它使数据科学家能够将模型开发和环境设置/构建分开，并将重点放在他们真正应该关注的方面。
引用健身网站的话：
背景:为什么健身房(2016)强化学习(RL)是与决策和运动控制相关的机器学习的子领域。它研究一个agent如何在复杂的、不确定的环境中学习如何实现目标。令人兴奋的原因有两个：
RL非常通用，它包含了所有涉及一系列决策的问题:例如，控制机器人的马达以便它能够运行和跳跃，做出商业决策，比如定价和库存管理，或者玩电子游戏和棋盘游戏。RL甚至可以应用于具有顺序或结构化输出的有监督学习问题。
在许多困难的环境中，RL算法已经开始取得良好的效果。R
浏览 0提问于2021-03-06得票数 2
我有过使用聚类算法进行机器学习的简要经验，我还阅读了简单分类算法的基本思想和计算。现在，我将阅读更多关于“机器学习”的内容，我发现了许多类似的定义，如下所示：
机器学习是一门让计算机在不被明确编程的情况下行动的科学.机器学习是一种人工智能(AI)，它允许软件应用程序在不被显式编程的情况下更准确地预测结果.
我的理解是，学习和适应演绎(输出)而不进行重新编程的能力是主要思想，根据我个人的理解，这种“适应”只有通过一种新的训练“监督算法”才能实现，这种训练允许对具有相同程序和源代码的输出模型进行更改/适应/改进。
因此，根据我的理解，这个“自适应”和“学习”的定义不适合无监督的机器学习算法，因为所
浏览 0提问于2018-02-19得票数 4
据我所知，神经样式转换使用内容图像和样式图像，并在这两个图像的基础上生成新的图像。
它试图找到一组像素值，以使成本函数J(C, S)最小化。它没有预先关联的任何标签，但是它有一个输出(生成的图像)应该是学习的目标。
然而，我不确定这是监督学习还是非监督学习。它属于哪一个？
浏览 0提问于2017-11-13得票数 7
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监督学习和标签
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在这 wiki页面中，我看到了以下短语。
如果没有标记数据，则不可能进行有监督的学习，并且需要进行无监督的学习。
我不明白为什么不可能有监督学习？
感谢任何帮助解决这一歧义。
浏览 0提问于2016-01-01得票数 5
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我一直在研究一些无监督学习的应用程序，但在互联网上只发现了一些假设的应用，例如无监督学习可以用于欺诈检测。例如，对于有监督的学习，您有即时医生，这是正在实施的现实世界。然而，对于没有监督的学习，应用程序似乎是假设的，因此实际上正在实现，还是它们只是假设性的？
浏览 1提问于2018-04-12得票数 2
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我有一个关于强化学习的问题。如果我们在无监督方法中使用一种机制来发现环境的响应，以提高其性能，那么该方法仍然是无监督的吗？
换句话说，使用环境的响应，一个方法是有监督的，还是我们可以以无监督的方式来做？如果是这样的话，是怎么做的？
浏览 0提问于2013-12-08得票数 2
我正在开发一个事务数据集，该数据集包含一些标记功能，如性别、产品类别、成员类型等。还有一些数字数据，如事务数量、产品数量等等。
对于所有的分类数据，我使用一个热编码器，对于所有的数字数据，我使用一个最小的编码器。
在这种情况下，我是否可以将所有的分类数据提供给无监督的学习算法，如神经网络和KMeans聚类？是否需要使用PCA将所有分类数据转换为数字数据，然后将其输入到中性网络？
浏览 0提问于2021-07-05得票数 0
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我一直在对两位作者的电子邮件进行分类。我成功地使用了监督学习和文本向量化、主成分分析和SelectPercentile特征选择来执行同样的任务。我用科学工具-学习包来实现同样的目标。
现在，我也想尝试使用无监督学习KMeans算法将电子邮件聚类成两组。我已经创建了dataset，其中将每个数据点作为python列表中的一行。因为我是一个新手，没有监督，所以我想问，我是否可以应用相同的降维工具，在监督(TFIDF和SelectPercentile)。如果不是，他们的对应方是什么？我正在使用scikit-学习它的编码。
我环顾四周，发现堆积如山，但没有得到令人满意的答案。我真的被困在这一点上了。
浏览 4提问于2016-05-27得票数 2
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我正在寻找一本关于无监督学习的好书，它超越了典型的k均值和分层聚类算法。
在R或Python中的实际实现将优先考虑。
目前我在零售业工作，所以我感兴趣的典型用例是客户细分，产品细分。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2018-04-30得票数 3
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我有个很简单的问题。然而，我已经进行了广泛的搜索，无法找到答案。遗传算法被认为是一种无监督学习的形式吗？我知道算法是独立进化的，但是种群中每个个体的适应度是定期测量的(监督的？)。
该算法的目的是通过遗传算法优化一组启发式权重。
谢谢你的帮助！-
浏览 12提问于2013-12-23得票数 3
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我的目标是从Twitter上得到一个智能手机的名字。这就是我所遵循的：
1-我使用关键字“smartphone”提取了100 K的tweet。
2-我在应用ngram标记化和cleaning.So后应用了LDA，得到了诸如：(giveway，international，apple，iphone_6，samsung_s5，news…)等嘈杂的结果。
3-我使用智能手机列表(iphone_6、samsung_s5、iphone_4s、…)过滤结果。从DBpedia中提取，以消除噪声。
我所做的是监督的还是非监督的机器学习？
浏览 0提问于2016-07-15得票数 1
3回答
我正在寻找一些研究论文或书籍有良好的，基本的定义什么是监督和非监督学习。所以我可以在我的项目中引用这些定义。
非常感谢。
浏览 0提问于2019-11-27得票数 1
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在监督学习中，我使用典型的训练/测试分离来学习算法，例如回归或分类。关于无监督学习，我的问题是:训练/测试分离是必要的和有用的吗？若有，原因为何？
浏览 5提问于2015-07-28得票数 10
2回答
无监督学习和培训数据
、、、
据我所知，我们需要使用训练数据来找出在监督学习中，特征(也称为输入值)和标签(输出值)之间的关系。然后，利用这种关系，我们的学习系统试图在下一个数据集中预测数据样本的标签。
然而，没有必要在无监督学习中找出这种关系，因为数据样本没有标签，它们只包含特征。在这种情况下，我们是否需要一个无监督学习的培训集？
浏览 0提问于2019-02-10得票数 0
我在最后一年的项目中使用statsmodels库分析了几种不同的时间序列预测方法，例如ARIMA和SARIMA。查看过去的文献，我发现回归算法也可以与滑动窗口等方法结合使用。然而，我不能澄清的是，时间序列预测属于哪种算法。我确信它不是无监督的，因此这是否意味着时间序列预测算法是有监督的算法？或者它是一种不同类型的机器学习？
浏览 255提问于2019-04-25得票数 1
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我想用K均值算法训练数据，然后在另一种类似的数据上测试它，只删除一列。我是机器学习的新手，所以我已经把的代码应用到了我的一个数据集上，但是在这个网站中，预测部分在哪里发生呢？我们只是给出数据和测试的准确性。如何将该算法应用于测试数据(这显然是不同的)来预测缺失属性的值？
浏览 0提问于2019-02-09得票数 0
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我有一个关于使用监督学习和非监督学习对文档进行分类的问题。
例如：-我有一堆关于足球的文件。我们知道，足球在英国、美国和澳大利亚有着不同的含义。因此，很难将这些文件分为三种不同的分类(即足球、美式足球和澳大利亚足球)。
我的方法尝试使用基于无监督学习的余弦相似项。在使用聚类学习之后，我们能够基于余弦相似性创建多个聚类，其中每个聚类将包含相似的文档术语。在创建聚类之后，我们可以使用语义特征来识别这些聚类，这取决于支持向量机( SVM )这样的监督模型来进行精确的分类。
我的目标是创建更准确的分类，因为如果我想测试一个新的文档，我想知道这个文档是否可以与这些分类相关。
浏览 0提问于2014-08-16得票数 5
凯文·帕特里克·墨菲()著的“机器学习-概率视角”第一章
我们现在考虑的是无监督学习，在这种情况下，我们只获得输出数据，没有任何输入。目标是在数据中发现“有趣的结构”；这有时被称为知识发现。
发布这个帖子
无监督学习是一种机器学习算法，用于从输入数据集中提取不带标记响应的推理。
我看到这种解释的次数比那本书中的要多。
这本书似乎以相反的方式使用这些术语，将数据集视为某种输入的输出，我的理解是对的吗？
浏览 0提问于2019-09-29得票数 1
1回答
我感到困惑的是，非常类似的文本挖掘服务有不同的名称，比如主题提取和文本分类/分类。它们之间在概念上有什么区别？
主题提取示例：
分类示例：
浏览 0提问于2018-02-28得票数 1
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我是机器学习的新手。在阅读关于监督学习，无监督学习，强化学习的时候，我遇到了一个问题，如下所示，并感到困惑。请帮助我在以下三项中识别出哪一种是监督学习，无监督学习，强化学习。
哪种类型的学习(如果有的话)最适合描述以下三种情况：
(i)为自动售货机设立硬币分类系统。为此，开发人员从美国造币厂获得准确的硬币规格，并推导出大小、重量和面额的统计模型，然后自动售货机使用该模型对硬币进行分类。
(ii)不是打电话给美国造币厂来获取硬币信息，而是给出了一种算法，其中包含大量标记的硬币。该算法使用这些数据来推断决策边界，然后自动售货机使用这些边界对其硬币进行分类。
(iii)计算机通过重复玩Tic-Tac
浏览 3提问于2013-04-03得票数 5
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我正在构建图像分类器，它使用进行特征学习，并使用logistic回归对结果网络进行微调。通常，在SciKit学习中实现这样一个体系结构的最方便的方法是使用类。但在我的例子中，我有~10K个未标记的图像，而只有300个标记的图像。当然，我想用所有的图像来训练DBN，并且只用标记的例子来拟合logistic回归。
我可以考虑实现我自己的管道类来处理这种情况，但是首先我想知道是否已经存在什么东西了。是吗?
浏览 3提问于2013-12-17得票数 0
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我读过一些关于基于自我监督的强化学习的段落，这使得agent能够在不受人监督的情况下学习，并为未标注的数据集训练提供有效的策略。但是我发现“下游任务”很多次了。那么，强化学习中的“下游任务”是什么意思呢？
浏览 8提问于2021-12-19得票数 1
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我有：
一个文件training.arff，它只包含具有正常行为的示例。
包含正常和异常行为的样本的文件test.arff。
我想使用ELKI MiniGUI进行半监督学习的异常检测.
我认为通常我应该使用training.arff构建/训练一个模型，然后在test.arff上应用这个模型。
我使用哪种算法并不重要。
我似乎找不到把这两个文件放在ELKI MiniGUI中的位置，这样我就可以得到我想要的结果。(只有dbc.in)
*PS:在尝试使用weka一周后，我放弃了，但我并不局限于ELKI。
谢谢！！
浏览 3提问于2015-02-19得票数 1
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我有100个二维时间序列，我也有一个(基准)时间序列的相同形状。我需要找到基准的k最近的邻居。根据文献资料，KNeighborsTimeSeries是一种无监督学习模型。但是它有fit方法，它需要一些训练数据(这让我很困惑，我认为没有监督的模型从来没有训练数据)。为了实现我的目标，我应该把什么应用到fit方法中？
我还不确定这个指标，但我相信它可以是什么。以后我可以研究和使用不同的度量标准。
浏览 0提问于2022-03-15得票数 0
**TLDR的底部我已经搜索了几天，而我只是不知道什么谷歌，因为我是非常新的机器学习。经过研究，我认为tensorflow是一个很好的起点(我愿意接受其他建议)。当我寻找tensorflow的例子时，它们都需要一个大型的数据存储库才能输入程序，但我更感兴趣的是创建一个在玩游戏时学习的AI，比如Tic Tac Toe。我很难搞清楚该怎么做。任何建议都有帮助，谢谢！
TLDR:有什么好的、简单的机器学习程序(最好是tensorflow)可以帮助我制作一个Tic-Tac-Toe AI。
浏览 1提问于2019-03-19得票数 0
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我正在学习制作推荐系统的教程，在那里我看到最近的邻居和KNN分类器是不同的。有人能解释一下，什么是最近的邻居，KNN之间有何不同？
浏览 0提问于2021-04-26得票数 5
最近，我正在做异常检测，其中一种方法是使用AEs模型来学习正常样本的模式。
如果不符合正常样本的模式，则将其确定为异常样本。
我训练AE没有标签，但我们需要使用‘标签’来确定哪个样本是正常的或不正常的。
我想知道这种培训是监督学习、半监督学习还是非监督学习？
浏览 0提问于2019-05-12得票数 0
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我理解监督学习和非监督学习的区别：
监督学习是利用标记数据进行分类器教学的一种方法。
无监督学习允许分类器“自主学习”，例如使用聚类。
但是什么是“弱监督学习”呢？它如何分类它的例子？
浏览 1提问于2013-09-22得票数 29
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无监督学习是在没有算术和等硬编码业务规则的情况下，学习/构造基于训练数据的隐藏数据模式的算法。
USL的例子是将具有类似在线行为的客户分组进行营销活动。
我的问题是，为什么我们需要培训/学习数据来组织具有类似在线行为的客户。我可以简单地根据预定义的标准来做，比如收入范围，年龄，地点，偏好等等。
类似地，半监督学习利用未标记的数据(通常是大量的)进行训练，除了少量的标记数据。不确定未标记的数据如何帮助标记给定的输入？
浏览 0提问于2018-04-01得票数 -1
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检测稀疏分布中的异常值？
、、、、
我想找出检测异常值的最佳方法是什么。这就是问题所在，以及一些可能无法工作的东西。假设我们想从mysql中一个脏的varchar(50)列中提取一些准一致的数据。让我们从按字符串长度进行分析开始。
| strlen | freq |
| 0 | 2312 |
| 3 | 45 |
| 9 | 75 |
| 10 | 15420 |
| 11 | 395 |
| 12 | 114 |
| 19 | 27 |
| 20 | 1170 |
| 21 | 33 |
|
浏览 1提问于2012-01-20得票数 5
1回答
对预测值进行预测建模
、、、
这是我正在做的一个项目。以下是我所采取的步骤：
我想提供基于客户数据的推荐服务。我首先使用协作过滤的方法来获得推荐的产品。然后，我尝试使用这个结果作为随机森林模型的目标变量。
具体内容：
我的数据: A，B，C，D，E，F列，每一行表示每个客户。
做无监督的学习(协作过滤)来提出建议。只有使用的列A(它有关于他们购买的产品的信息)为每个客户选择一个推荐产品，并把它变成一个分类栏
将该列与原始数据合并，然后删除A列
我的数据: B、C、D、E、F、NEW_COLUMN列
使用监督学习获得解释NEW_COLUMN的重要特性
我尝试在NEW_COLUMN上使用监督学习，因为我想得到一些有用的预测，可
浏览 0提问于2019-10-29得票数 1
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在学习机器学习的过程中，我了解了在开始尝试建模之前定义问题的重要性。
我可以看到两种类型的问题分类：
监督/无监督/强化算法
分类/聚类/回归/排名
在网络上找到的示例定义：
第一类：
监督算法:训练数据集有输入和期望的输出。在培训期间，模型将调整其变量，将输入映射到相应的输出。
无监督算法:在这类算法中，没有目标结果。算法将对不同组的数据集进行聚类。
强化算法:这些算法都是关于决策的训练。因此，在这些决策的基础上，该算法将根据输出的成败进行训练。最后，通过经验算法将能够给出良好的预测。
第二类：
分类:你想要一个算法来回答二进制的是或否问题(猫或狗，好的或坏的，绵羊或山羊，你知道)，或者你想
浏览 0提问于2018-10-09得票数 1
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我很好奇，是否对无监督和监督学习相结合的随机森林进行了研究，使单一算法能够在多个不同的数据集中找到模式，并与之协同工作。我在谷歌上搜索了所有可能的方法来寻找这方面的研究，结果却一无所获。谁能给我指明正确的方向？
浏览 0提问于2015-12-30得票数 4
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我将用校准的激光雷达和图像数据训练我的神经网络。此数据是否会被视为标记数据？这个网络可以用无监督学习来训练吗？这个模型有没有可能从这些数据中正确地学习到呢？我乐于接受任何建议。谢谢。
浏览 22提问于2019-10-14得票数 0
1回答
我正在做一个项目，对布料的类型(衬衫、T恤、裤子等)进行分类。虽然这是一个标准的监督分类问题，但神经网络的精度不高。这是因为我试图分类的布料类型的相似之处。
我和9个班级一起工作，每个班大约有10,000张图片。对于分类问题，我尝试使用CNN对图像进行分类。但过度拟合具有良好的训练精度(95%左右)，但验证精度不高(约77%)。
我想知道是否有任何方法，我可以创建基于类型的布料，使用一些无监督的学习算法，如K均值或DBScan。
浏览 0提问于2018-08-14得票数 0
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按主题对tweet分类
、、、、
由于我的学习，我第一次接近机器学习。我收到了一堆推文，目标是将它们按主题分类。我真的不知道该怎么做。有什么特别的方法吗？
到目前为止，我只找到了一些主题，并且正在考虑为训练数据制作一个类似DTM的数据，不仅包含不稀疏的单词发生的次数，而且还包含特定N格发生的次数和包含该主题的基本真理列。
这完全不对吗？否则，我怎样才能训练没有特征的分类器呢？
浏览 0提问于2020-12-26得票数 1
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1回答
我熟悉用于文本分类的监督学习方法(SVM、最大熵、贝叶斯分类器)，但对于图像，我不知道应该从哪里开始。
我有一组人类形象(只有女性)，我必须将它们归类为美丽或不美丽。我面临的第一个障碍是“特征选择”。我想把头发的形状，肤色，眼睛的形状作为特征，但它们变得太复杂了，无法检测。相比之下，OCR似乎相对更容易，因为形状可以放在黑白格式中，并找到与已知符号的最佳匹配。
如果无监督学习方法更有用的话，我也准备探索这种方法。请为我提供我应该如何开始的指针。任何免费使用的库都会很棒(可以是任何语言)！
浏览 4提问于2011-01-19得票数 1
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我想收集用户信息，以确定他们是男性还是女性。我没有用户的标签数据，但我知道一些功能可以很容易地预测他们的性别。例如，用户创建的文本包含与某个性别(例如:男性:啤酒，橄榄球比赛，拳击手)强烈相关的单词。女性:面部、化妆、胸罩)。
这会被认为是无监督学习吗，因为
浏览 1提问于2015-01-23得票数 0
2回答
机器学习中不同方面的困惑
、、、
在阅读了关于ML和算法的不同文章之后，科学家在描述ML的不同方面时倾向于使用不同的词。
所以现在我自己有点困惑，我希望如果我错了，你可以纠正我。
1)因此，在我看来，监督学习和无监督学习是机器学习算法的不同类别。每一类包含不同的算法，如神经网络和贝叶斯？
2)回归、分类和聚类是模型的类型。
3)模型是经过训练的算法的结果。
我希望我没有完全错，谢谢！)
浏览 0提问于2018-04-14得票数 1
6回答
最近我研究了监督学习和非监督学习。从理论上讲，我知道监督意味着从标记数据集中获取信息，而非监督意味着在没有任何标签的情况下对数据进行聚类。
但是，问题是，在我的学习过程中，我总是搞不清给出的例子是监督学习还是非监督学习。
谁能举个真实的例子吗？
浏览 4提问于2014-10-03得票数 40
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如何派生模式
、、
我想推导出一种模式，告诉我何时应该打开门，何时应该关闭门。例如，如果状态谱指的是前门，记录的数据显示，第一天在上午9点、中午12点和下午6点开放1分钟，第二天在9:30、12 :30和6:30开放1.5分钟，第三天……类似地，那么应该派生出一个模式，其中
比如说，每天上午9点到10点，下午12点到1点，晚上6点到7点(或类似的时间)，前门打开的时间不到两分钟。
该怎么做呢？有什么算法吗？这可以使用weka或其他机器学习程序来完成吗？
浏览 1提问于2011-03-07得票数 1
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