吴恩达监督学习第11页

深度学习（花书）笔记2——（无）监督学习算法介绍

机器学习算法可以分为监督学习算法和无监督学习算法。1.监督学习监督学习算法是给定一组输入x和输出y的训练集，学习如何关联输入x和输出y。在许多时候，输出y很难自动收集，必须由人来提供‘监督’。

吟风芥尘·2024-01-08 06:51

自监督学习简介

1.自监督学习自监督学习是可以看做是一种特殊的无监督学习的一个子类别（但并非无监督学习），因为它利用了未标记的数据。关键思想是让模型无需手动标签即可学习数据表示。

mingqian_chu·2024-01-08 06:45

自监督深度学习技术

一、定义自监督学习（SSL）是机器学习的一种范式，用于处理未标记数据以获取有用的表示，以帮助下游学习任务。

独孤西·2024-01-08 06:13

机器学习基本概念及模型简单代码（自用）

监督学习监督学习是机器学习的一种方法，其中我们教导模型如何做出预测或决策，通过使用包含输入和对应输出的已标注数据集进行训练。

Persistence is gold·2024-01-08 06:47

第一章绪论1

强化学习可以解决什么问题一强化学习所能解决的问题强化学习所能解决的问题：智能决策问题强化更准确的说是：序贯决策问题何为序贯决策问题：需要连续不断地做出决策，才能实现最终⽬标的问题1.3强化学习如何解决问题一如何解决序贯决策问题1.监督学习解决的问题

食蓼少年·2024-01-08 05:18

玩转ChatGPT：吴恩达/OpenAI合作教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》

一、写在前面最近，吴恩达与CloseOpenAI合作出了一个教程《面向开发者的ChatGPT提示工程》，第一时间就观摩了，有些体会，现在把个人觉得有意思的搬运过来。

Jet4505·2024-01-08 05:03

优化｜PLSA理论与实践

PLSA又称为概率潜在语义分析，是一种利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法。该模型最大的特点是加入了主题这一隐变量，文本生成主题，主题生成单词，从而得到单词-文本共现矩阵。

运筹OR帷幄·2024-01-08 04:11

【论文阅读】Variational Graph Auto-Encoder

VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架

鲸可落·2024-01-08 03:45

对比学习（contrastive learning）

什么是自监督学习？举个通俗的例子：即使不记得物体究竟是什么样子，我们也可以在野外识别物体。我们通过记住高阶特征并忽略微观层面的细节来做到这一点。

Cziun·2024-01-07 21:39

[Python] 如何使用scikit-learn库进行线性回归训练和预测

它提供了各种监督和无监督学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。Scikit-learn易于使用且功能强大，可以处理大型数据集，并且具有很好的可扩展性。

老狼IT工作室·2024-01-07 17:15

【论文阅读笔记】 Representation Learning with Contrastive Predictive Coding

RepresentationLearningwithContrastivePredictiveCoding摘要这段文字是论文的摘要，作者讨论了监督学习在许多应用中取得的巨大进展，然而无监督学习并没有得到如此广泛的应用

Kirvin_xia·2024-01-07 16:27

吴恩达最新预测：关于AI，这些事未来十年不会变

Datawhale干货分享：吴恩达等，来源：量子位2024年，AI的发展会有怎样的改变？在吴恩达最新的一封来信中，他认为有几件事情在接下来十年内都不会发生改变。

Datawhale·2024-01-07 14:12

CNN——LeNet

当时，LeNet取得了与支持向量机（supportvectormachines）性能相媲美的成果，成为监督学习的主流方法。LeNet当时被广泛用于自动取款机（ATM）机中，帮助识别处理支票的数字。

搁浅丶.·2024-01-06 20:36

降噪自编码器（Denoising Autoencoder）

降噪自编码器（DenoisingAutoencoder）是一种用于无监督学习的神经网络模型。

不做梵高417·2024-01-06 20:24

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。

Python研究者·2024-01-06 19:37

DashScope灵积模型服务 java testcase - 特色功能模型监督学习

aliyun-dash-scope-test介绍DashScope测试和模型比较代码DashScope灵积模型服务建立在“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）的理念基础之上，围绕AI各领域模型，通过标准化的API提供包括模型推理、模型微调训练在内的多种模型服务。灵积模型服务的官方网站地址为：https://dashscope.aliyun.com，欢迎AI应用开发者由此开

临水逸·2024-01-06 13:06

李宏毅机器学习-PCA

无监督学习做什么无监督学习主要做两件事情：聚类&降维：比如说下图的树木，只有输入图片，没有标签，我们希望通过一个函数抽象的表达他们，于是抽出一个更抽象的表述生成器：也就是无中生有，我们有很多图片，但不知道是怎么生成的

Zhuanshan_·2024-01-06 09:43

Python迁移学习：机器学习算法

监督学习。这一类别高度依赖人工监督。监督学习类别下的算法从训练数据和对应的输出中学

智云研·2024-01-06 09:36

svm核函数gamma参数_svm常用核函数介绍

这里有一篇博文介绍了，每个核函数的用途：https://blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法

weixin_39683692·2024-01-06 08:35

主成分分析

实验目的继续学习无监督学习中的降维算法，最经典的降维算法为主成分分析实验原理PCA的几何解释平移（去中心化）、旋转坐标轴，找到主成分pc1和pc2。

ykzcs2000·2024-01-06 06:02

【深度学习：Self-supervised learning (SSL) 】自我监督学习解释

【深度学习：SSLSelf-supervisedlearning】自我监督学习解释什么是自我监督学习？比较自我监督学习与监督学习和无监督学习为什么计算机视觉模型需要自监督学习？

jcfszxc·2024-01-06 06:36

论文解读Language-based Action Concept Spaces Improve Video Self-Supervised Learning

Language-basedActionConceptSpacesImproveVideoSelf-SupervisedLearning基于语言的动作概念空间改善视频自我监督学习备注:最近研究需要，先将翻译概括内容放这里论文地址

出门吃三碗饭·2024-01-06 05:24

吴恩达等专家关于2024年AI发展趋势的预测

社区、工具和数据的重要性吴恩达：斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授，人工智

智哪儿·2024-01-06 04:26

利用自编码器(AutoEncoder, AE)，对图像或信号进行降维和聚类，并将隐空间在2D空间中可视化，通过Matlab编程实现

自编码器（AutoEncoder）是一种无监督学习方法，用于对数据进行降维和聚类。它通过学习输入数据的低维表示来重构输入数据，同时保持数据的分布不变。

学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

无监督学习（K-Means）的认识

目录一、无监督学习二、无监督学习和有监督学习的区别三、K-Means3.1数据分析3.2k-meas算法3.3数据正态化后k-means3.4找最佳k（ElbowPlot）四、k-means算法的优缺点一

取名真难.·2024-01-06 03:20

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

一入长投“深似海”

但是，结果超出了我的预期啊，这里有班班，有助教，大家互相监督学习，学习的氛围很浓，自毕业后，很感恩自己再遇到这样的学习机会。通过小白营的学习让我转变了思维，真正认识到理财就是理生活，没钱才更要理财。

丽莉_b3bd·2024-01-05 20:09

incremental learning(增量学习是什么意思）

概念上跟着吴恩达大佬刷新了一下，其实只是看上去nn和大脑神经相似而已，本质上就是让机器给我们一个函数，一个“黑盒”，输进去data,出来我们想要的结果。

：）�东东要拼命·2024-01-05 20:16

聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估

注：聚类分析是无监督学习。聚类类型划分聚类（PartitionalClustering）层次聚类（HierarchicalCl

norah2·2024-01-05 18:06

机器学习之基本了解篇

你要好好学习呀·2024-01-05 17:01

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点分成K个不同的组或簇。它是一种迭代算法，通过计算每个观测点与K个中心点的距离，并将每个观测点分配到距离最近的中心点所属的簇中。

荆赫同艺·2024-01-05 13:38

2020.4.7（106）

虽然一嘴疮了）两人在一块上课也有好处，可以互相监督学习，还能有多余收获。今天下午给二年级的侄子听写生字，听写40个错10个，这概率有点大，说了他两句，他开始攀比弟弟也

王铄妈妈·2024-01-05 10:33

Pytorch Overview

目录学习目标：要求：监督学习和无监督学习：深度学习基本方法：经典的机器学习方法:表示学习的改进：为什么要进行特征提取：深度学习的改进：深度学习的发展：神经网络的简单介绍：深度学习算法的三大支撑：学习目标

丘小羽·2024-01-05 07:36

K-均值聚类（K-means clustering）

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-05 07:30

什么是机器学习?

特征(feature),自变量标签(label),因变量y验证数据集(validationdataset)测试数据集(testdataset)传统程序是程序员来定义函数,而在机器学习中是机器训练出函数.监督学习

草明·2024-01-05 07:22

吴恩达机器学习笔记（1）——单变量线性回归

上一个笔记，我们大概了解了什么是机器学习以及机器学习的两个重要的分类，本篇笔记将带领大家了解机器学习的第一个模型——线性回归例题为了让大家更加直观的理解这个模型，我们引入一个例题，我们有一组波特兰市的城市住房的价格数据，我们要通过这些数据来找出一个函数，来预测任意面积下的房价，这就是一个简单的线性回归问题。这里给出的数据是一组房子面积对应的房价数据集其中m代表训练集，x是输入，y是输出。我们用（x

机智的神棍酱·2024-01-05 06:35

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的，比如著名的iris数据集，就给定了我们每一个数据所属的类别，通俗一点讲，我们拿到一个数据，对应一个特征。

quzah·2024-01-05 06:44

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

A、kNN算法的预测效率与训练集的数量有关B、kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

在监督学习中，想要在训练数据上构建模型，然后对没见过的新数据做出准确预测，如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它可以从训练集泛化到测试集。

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

Week9

这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个

kidling_G·2024-01-05 03:53

人生最容易打败自己的就是试一试

我和她制定各种计划，互相监督学习，互相鼓励支持。开始几个月我还好，我可以坚持每天学习、记忆、背诵，到后面我

唐大星·2024-01-05 01:13

2019年上半年收集到的人工智能迁移学习干货文章

迁移学习之最大分类器差异的无监督域适应吴恩达深度学习笔记(67)-迁移学习（Transferlearning)深度学习不

城市中迷途小书童·2024-01-04 20:11

吴恩达深度学习intuition

这里是看吴恩达课程的一些记录和联想（因为以前听过，因此不会很细致，只做个人记录）课程链接首先提到trainingset,validationset(devset)，testset的分割问题。

Karen_Yu_·2024-01-04 16:11

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。逻辑回归的主要目标是通过学习从输入特征到一个离散的输出（通常是0或1）的映射。模型表达式：逻辑回归模型使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的输入特征映射到[0,1]之间的概率值。模型的数学表达式如下：其中：P(Y=1)P(Y=1)是观测

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

【OpenCV基础】计算机视觉专业术语大全

原创文，转载请注明出处文章目录技术路线专业术语深度学习框架的模型和配置文件格式卷积神经网络的组成卷积运算技术路线吴恩达老师的《机器学习》课程，B站链接：（https://

嵌小超·2024-01-04 09:11

吴恩达DeepLearningAI课程学习资源和课程总结

一、学习资源：吴恩达老师的DeepLearningAI课程分为5门课程：神经网络和深度学习、改善深层神经网络、结构化机器学习项目、卷积神经项目和序列模型。目前主要学习了前四门课程，遂做一些总结。

李大文·2024-01-04 09:39

【吴恩达机器学习】第一周课程笔记

下面是我近期学习机器学习的笔记，出发点是希望对自己起到一个督促和输出的作用如果你对我的笔记感兴趣欢迎Like，有不足之处也欢迎评论留言B站【2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】笔记参考

Estella_07·2024-01-04 08:24

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。

AADGSEGA·2024-01-04 08:23

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