无监督术语解释

1.KNN异常检测算法

KNN:异常点是指远离大部分正常点的样本点,只需要依次计算每个样本与它最近的K个样本的平均距离,再利用计算的距离与阈值进行比较,如果大于阈值,则认为是异常点。KNN不适合高位数据,只能找到异常点,无法找到异常簇,每一次计算紧邻距离都需要遍历整个数据集。

异常检测过程:

  1. 计算当前点与数据集中每个点的距离

  2. 按照距离递增次序排序

  3. 选取与当前点距离最小的k个点

  4. 计算当前点与K个邻居的距离,并取均值、或者中值、最大值三个中的一个作为异常值

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高维数据:低维度的不断向上嵌套,使用索引找到具体的某条数据,其中每一个条件就是一个axis(轴)。

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2. 预训练

使用尽可能多的训练数据,从中提取出尽可能多的共性特征,让模型对特定任务的学习负担变轻。

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3.欧几里得度量

        又称作欧几里得距离,指的是欧几里得空间中两点间“普通”(即直线)距离,使用这个距离,欧式空间成为度量空间。 

        欧式距离变换是指对于一张二值图像(白色为前景色,黑色为背景色),前景中的像素的值转化为该点到达最近的背景点的距离。

4.欧几里得空间        欧几里得空间就是在对现实空间的规则抽象和推广,欧几里得几何就是平面几何、立体几何,平行线任何位置的间距相等,就是均匀平直的空间。

5.细粒度:计算机编程语言中的术语,用来描述将对象根据需要划分为更多、更详细的对象。针对同一类的不同子类进行分类,目的为了扩大类内差距 

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