吴恩达监督学习第6页

LLM(2)之指令提示词(Prompt)基础教学

之指令提示词Author：OnceDayDate：2024年2月15日全系列专栏请查看:LLM实践成长_Once_day的博客-CSDN博客参考文章：中文完整版全9集ChatGPT提示工程师｜AI大神吴恩达教你写提示词

Once_day·2024-02-19 20:04

【机器学习笔记】11 支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）支持向量机是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。

RIKI_1·2024-02-19 19:38

【机器学习笔记】3 逻辑回归

分类问题分类问题监督学习最主要的类型，主要特征是标签离散，逻辑回归是解决分类问题的常见算法，输入变量可以是离散的也可以是连续的二分类先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次，步骤

RIKI_1·2024-02-19 19:02

支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现

核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性，因此被认为是监督学习中最好的定式算法

Sudden·2024-02-19 18:44

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

AI算法初识之分类汇总

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree

初心不忘产学研·2024-02-19 14:32

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

另一方面，如果直接在新的目标领域中进行模型的训练，其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题，难以达到令人满意的学习效果

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

（2024，L-DAE，去噪 DM，去噪 AE，影响 SSRL 性能的关键成分，PCA 潜在空间）解构自监督学习的去噪扩散模型

DeconstructingDenoisingDiffusionModelsforSelf-SupervisedLearning公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要4.解构去噪扩散模型4.1.用于自监督学习的重新导向

EDPJ·2024-02-19 12:04

为自监督学习重构去噪扩散模型

在这项研究中，作者检验了最初用于图像生成的去噪扩散模型（DDM）的表示学习能力。其理念是解构DDM，逐渐将其转化为经典的去噪自动编码器（DAE）。这一解构过程让大家能够探索现代DDM的各个组成部分如何影响自监督的表征。观察到，只有极少数现代组件对学习好的表征至关重要，而其他许多组件则不重要。研究最终得出了一种高度简化的方法，在很大程度上类似于经典的DAE。来自：DeconstructingDeno

tzc_fly·2024-02-19 12:48

open3d k-means 聚类

算法步骤二、代码1、机器学习生成`kmeans`聚类2、点云学习生成聚类三、结果1、原点云2、机器学习生成`kmeans`聚类3、点云学习生成聚类四、相关链接一、算法原理1、介绍K-means聚类算法是一种无监督学习算法

云杂项·2024-02-19 11:04

ChatGPT原理以及发展

属于大规模预训练模型，有两个关键字，大规模和预训练，大规模：参数够多、模型够大预训练：数据集够多，训练时间够多所以单个人没有足够的算力，那就直接有现成的吧语言处理和图像处理在深度学习里都差不多原理基本相似，在监督学习中都是需要大量的标注数据和人工干预

菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

机器学习中的10种非线性降维技术对比总结

降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。

·2024-02-19 10:49

NLP_ChatGPT的RLHF实战

原文：译文：第1步，先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础

you_are_my_sunshine*·2024-02-15 09:41

深度学习-吴恩达L1W2作业

作业1：吴恩达《深度学习》L1W2作业1-Heywhale.com作业2：吴恩达《深度学习》L1W2作业2-Heywhale.com作业1你需要记住的内容：-np.exp（x）适用于任何np.arrayx

向来痴_·2024-02-15 09:05

吴恩达机器学习—大规模机器学习

学习大数据集数据量多，模型效果肯定会比较好，但是大数据也有它自己的问题，计算复杂如果存在100000000个特征，计算量是相当大的，在进行梯度下降的时候，还要反复求损失函数的偏导数，这样一来计算量更大。那么有没有简单的方法来应对大量的数据呢？我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于

魏清宇·2024-02-14 21:14

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14

自编码器是一种特殊类型的神经网络，它通过无监督学习尝试复现其输入数据。它通常包含两部分：编码器和解码器。

wendyponcho·2024-02-13 20:29

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--支持向量机原理与实践

支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

3. ⼤语⾔模型深度学习背景知识

需要注意的是，预训练本质上是⼀个⽆监督学习过程；得到预训练模型（PretrainedModel），也被称为基座模型（BaseModel），模型具

Andy_shenzl·2024-02-12 18:22

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

深度学习笔记

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid

stoAir·2024-02-12 14:28

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。

华农DrLai·2024-02-12 11:30

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan

LBENULL·2024-02-12 11:21

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点

giszz·2024-02-12 08:26

XGBoost算法

XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

半监督学习（主要伪标签方法）

半监督学习1.引言应用场景：存在少量的有标签样本和大量的无标签样本的场景。在此应用场景下，通常标注数据是匮乏的，成本高的，难以获取的，与之相对应的是却存在大量的无标注数据。

拔牙的萌萌鼠·2024-02-11 14:18

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

在半监督学习中，结合无监督损失（如交叉熵（CE）损失）和置信度阈值的策略主要用于确保模型从高质量、高置信度的伪标签中学习。

UndefindX·2024-02-11 14:48

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工

魏清宇·2024-02-11 09:55

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

魏清宇·2024-02-11 02:53

四、机器学习基础概念介绍

四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法（重点方法）简单交叉验证K折交叉验证（单独流出测试集

ITS_Oaij·2024-02-10 21:39

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

神经网络和深度学习(一):深度学习概论

type=detail&id=2001701005&cid=20016940041、什么是神经网络我们来看一个简单的预测房价的例子，吴恩达老师还真是喜欢用这个例子呢。

文哥的学习日记·2024-02-10 11:03

机器学习系列——（二十二）结语

回顾学习之旅我们的系列文章涵盖了机器学习的各个方面，从监督学习到无监督学习，从简单的线性

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

如何入行人工智能

机器学习作为人工智能的核心，其基本理论涵盖了机器学习的定义、不同类型（如监督学习、非监督学习、强化学习）以及它们的主要应用场景。对于监督学习，我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量

科联学妹·2024-02-10 06:54

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界

Sunflow007·2024-02-09 20:26

PyTorch支持向量机（SVM）详解

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。在本篇博客中，我们将深入探讨如何在PyTorch中使用支持向量机进行分类任务。

洞深视界·2024-02-09 19:11

吴恩达机器学习笔记（2）

一.逻辑回归1.什么是逻辑回归？逻辑回归是一种预测变量为离散值0或1情况下的分类问题，在逻辑回归中，假设函数。2.模型描述在假设函数中，，为实数，为Sigmoid函数，也叫Logistic函数。模型解释：，即就是对一个输入，的概率估计。损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果

python小白22·2024-02-09 18:11

论文阅读_对比学习_SimCLR

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习，知识表示，半监督学习

xieyan0811·2024-02-09 15:20

机器学习系列——（十七）聚类

聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习？

jcfszxc·2024-02-09 09:11

Graph Contrastive Learning with Augmentations

GraphCL学习笔记Abstract提出GNN对自监督学习和pre-training较少。本文提出了GraphCL框架，用于学习图的无监督表示。

tutoujiehegaosou·2024-02-09 00:54

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景

1.自监督学习的崛起近年来，自监督学习在深度学习领域崭露头角。相较于传统的监督学习，自

两壶若水·2024-02-08 19:06

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第三章：分类在第一章中，我提到最常见的监督学习任务是回归

绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

CLIP 对比预训练 + 文字图像相似度：离奇调查，如何训练视觉大模型？

对比预训练传统方法训练视觉模型的方式通常是使用有监督学习方法，需要收集大量图像和对应标签：CLIP采用了一种不需要人工大量标记数据的自监督学习方法。CLIP模型是一

Debroon·2024-02-08 11:05

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