无监督学习

ScienceAI 案例汇总 ｜ 医学研究最新动向

通过无监督学习和神经网络，AI能够在短时间内对大量数据进行处理，并对结果进行预测。近年来，ScienceAI已在多个领域有所突破，尤其是医学。
HyperAI超神经·2023-10-09 16:43

Astronomaly：利用 CNN 和主动学习识别 400 万张星系图像中的异常

为此，研究者基于卷积神经网络和无监督学习开发了Astronomaly算法。近日，西开普大学的研究人员首次将Astronomaly用于大规模的数据分析，尝试从400万张星系照片中探寻
HyperAI超神经·2023-10-09 16:41

机器学习常用算法：随机森林分类

机器学习模型通常分为有监督和无监督学习算法。当我们定义（标记）参数时创建监督模型，包括相关的和独立的。相反，当我们没有定义（未标记）参数时，使用无监督方法。
算法channel·2023-10-08 23:55

Kaggle成绩之无监督学习：KMeans，DBSCAN聚类

我们在分别对HOUSEPRICE和Titanic的比赛项目得分排行做了分析后，来把两个成绩放在一起。首先，我们选择都参加的团队名单及其分数。在去除HOUSEPRICE大于1的异常值后，共有910个团队。为了统一两个成绩的同方向评价，我们对HOUSEPRICE得分做了处理，即’H-Score’=1-‘H-Score’.
DT数据说·2023-10-08 10:26

深度学习-了解

无监督学习（UnsupervisedLearning）不同于监督学习，它的学习算法是从没有标注的训练数据中学习数据的特征。
铃音.·2023-10-07 11:36

《统计学习方法》学习笔记之第一章

统计学习方法的学习笔记：第一章目录第一节统计学习的定义与分类统计学习的概念统计学习的分类第二节统计学习方法的基本分类监督学习无监督学习强化学习第三节统计学习方法三要素模型策略第四节模型评估与模型选择训练误差与测试误差过拟合与模型选择第五节正则化和交叉验证正则化
资料加载中·2023-10-07 05:52

ApacheCN 深度学习译文集 20201218 更新

新增了四个教程：Python人工智能中文版0前言1人工智能简介2人工智能的基本用例3机器学习管道4特征选择和特征工程5使用监督学习的分类和回归6集成学习的预测分析7通过无监督学习检测模式8构建推荐系统9
布客飞龙·2023-10-06 03:55

卷积神经网络

深度学习的学习方法大体分为监督学习、无监督学习、半监督学习，强化学习等。监督学习，它的特点在于数据模型已知，主要有回归和分类。回归可以通过神经网络模型，进行正向传播和反向传播。
龙眠散人·2023-10-06 02:14

传统机器学习聚类算法——总集篇

传统机器学习中聚类算法主要分为以下几类：1.层次聚类算法层次聚类算法是一种无监督学习算法，按照样本or簇之间的相似性对数据进行递归式划分，将数据样本从独立的点逐步合并成类簇，最终生成一颗树形结构。
云从天上来·2023-10-05 09:35

【AI】大数据机器学习—统计学习及监督学习概论

统计学习包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。参考书是李航的《统计学习方法》，该书主要讨论监督学习。统计学习作为一个研究领域，主要包括统计学习方法、统计学习理论和统计学习应用。
CSU_DEZ_THU·2023-10-05 07:26

监督学习，非监督学习，半监督学习三者的区别是什么，个举出一个最有代表性的算法？

监督（supervised）=标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。
小小尧·2023-10-04 19:06

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、训练集与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3朴素贝叶斯4.1.4KNN4.2无监督学习评估器
TJUTCM-策士之九尾·2023-10-04 09:19

【Machine Learning】23.Anomaly Detection 异常检测

高斯分布2.3.1EstimatingparametersforaGaussianExercise12.3.2选择阈值Exercise22.4在大数据集上的实践3.课后题异常数据的检测，这实际上也是一种无监督学习
KiraFenvy·2023-10-04 03:09

吴恩达机器学习——无监督学习

1.k-means的步骤：先随机选择K个簇中心，1）划分样本：每个样本分配到距离最近的簇。2）更新簇中心位置：计算分配之后每个簇的中心位置，更新簇中心位置。迭代上述过程，直到簇中心位置不变。2.代价函数迭代完成后，每个样本距离所属簇中心的距离的均方和。稍微说明了下，上述迭代过程就是最小化代价函数的过程（分别从样本相对于簇中心的距离，和簇的位置，两个维度的最小化）3.随机初始化建议的做法，随机选择K
睡不好觉的梨·2023-10-01 15:44

机器学习——k-均值算法（聚类）

聚类1、k-均值算法2、k-均值算法的代价函数3、k-均值算法步骤4、初始化聚类中心点和聚类个数5、sklearn实现k-means算法k-均值（k-means）聚类1、k-均值算法k-均值算法是一种无监督学习
Tao_RY·2023-10-01 00:33

DeepMind 利用无监督学习开发 AlphaMissense，预测 7100 万种基因突变

类基因组共有31.6亿个碱基对，无时无刻不在经历复制、转录和翻译，也随时有着出错突变的风险。错义突变是基因突变中的一种常见形式，然而人类目前只观察到了其中的一小部分，能够解读的更是只有0.1%。准确预测错义突变的作用，对于罕见病、遗传病的研究和防治有着重要作用。这次，DeepMind又出手了。作者|雪菜编辑|三羊、铁塔人类基因组共有31.6亿个碱基对。这些碱基对每天会经历复制、转录、翻译，最终表达
HyperAI超神经·2023-09-30 22:13

经典网络解（三） 生成模型VAE | 自编码器、变分自编码器|有监督，无监督

为什么要用变分变分自编码器推导高斯混合模型4代码实现之前我们的很多网络都是有监督的生成网络都是无监督的（本质就是密度估计），我们首先来讲有监督学习，无监督学习1有监督与无监督有监督学习目标学习X到Y的映射
Qodi·2023-09-30 11:43

有监督学习 与 非监督学习 差异

无监督学习：训练集只有输入（没有输出）组成。包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。既可以无监督学习，又可以有监督学习。例如卷积神经网络CNN是有监督学习。
低调的风·2023-09-29 14:57

单细胞聚类---浅析监督学习与无监督学习

单细胞转录组分析在线性降维后通常要进行聚类，使用到机器学习的常用方法，主要分为有监督学习[supervisedlearning]和无监督学习unsupervisedlearning。
云养江停·2023-09-29 08:53

SVM(上)：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？

有监督的学习模型是指我们需要事先对数据打上分类标签，这样机器就知道这个数据属于哪个分类，无监督学习就是数据没有被打上分类标签，可能因为不具备先验的知识或者成本很高，需要机器代替我们完成这个工作，比如将数据进行聚类
ywangjiyl·2023-09-29 06:43

22丨SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？

同样无监督学习，就是数据没有被打上分类标签，这可能是因为我们不具备先验的知识，或者打标签的成本很高。所以我们需要机器代我们部分完
修罗神天道·2023-09-29 06:43

SVM（上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?

同样无监督学习，就是数据没有被打上分类标签，这可能是因为我们不具备先验的知识，或者打标签的成本很高。所以我们需要机器代我们部分完成这个工作，比如将数据进行聚类
LiuDi1999·2023-09-29 06:43

一、机器学习基础知识：基本概念与Python开发环境

文章目录1、机器学习的不同类型1.1监督学习1.2无监督学习1.3强化学习2、Python开发环境2.1Python第三方库2.2Anaconda+Pycharm集成开发环境1、机器学习的不同类型机器学习属于人工智能的一个分支
七层楼的疯子·2023-09-28 19:52

GPT如何避免从入门到放弃（一）——认识GPT

GPT的训练方法是通过大规模的无监督学习，使用大量的文本数据进行预训练。在预训练阶段，模型通过自我预测
'Wu'·2023-09-28 09:10

【Python人工智能】Python全栈体系（二十一）

人工智能第十二章聚类模型一、聚类问题概述聚类（cluster）与分类（class）问题不同，聚类是属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习。
柠檬小帽·2023-09-28 04:17

Java应用|使用Apache Spark MLlib构建机器学习模型【下】

四、无监督学习4.1聚类4.1.1K-MeansK-Means是一种常见的无监督学习算法，用于将一组数据分成k个簇，使得每个数据点都属于离其最近的簇。
青年老年程序员·2023-09-27 11:21

Matlab图像处理-模式识别方法

模式识别方法模式分类或模式匹配的方法有很多，总体分为四大类：以数据聚类的监督学习方法；以统计分类的无监督学习方法；通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法；可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法
会的东西有点杂·2023-09-27 03:43

有监督学习、无监督学习

无监督学习：数据降维、聚类问题数据降维：对事物的特性进行压缩和筛选。例如对图像的像素进行识别，数据维度会非常高，所以会进行数据降维。聚类问题：根据数据的相似性，把
别狗了·2023-09-26 20:34

DeepMind 利用无监督学习开发 AlphaMissense，预测 7100 万种基因突变

类基因组共有31.6亿个碱基对，无时无刻不在经历复制、转录和翻译，也随时有着出错突变的风险。错义突变是基因突变中的一种常见形式，然而人类目前只观察到了其中的一小部分，能够解读的更是只有0.1%。准确预测错义突变的作用，对于罕见病、遗传病的研究和防治有着重要作用。这次，DeepMind又出手了。作者|雪菜编辑|三羊、铁塔人类基因组共有31.6亿个碱基对。这些碱基对每天会经历复制、转录、翻译，最终表达
·2023-09-26 15:04

机器学习的算法分类、优劣比较和选择

（2）、无监督学习：与监督学习相对应的是无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给目标值。输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知；需要根据样本间的相似性对样本集进行类
产品人小柒·2023-09-26 14:04

无监督学习算法Kmeans

1.有监督学习和无监督学习在机器学习算法中，常把算法分为有监督学习和无监督学习两种。他们之间的区别主要在于输入数据集类型和学习目标。
liguiyuan112·2023-09-26 13:49

day3-搜索和推荐的matching技术

业务要求Embedding什么是Embedding从数学上看，是映射从神经网络的角度看，是层与层之间的矩阵从特征的角度看，是从一套特征映射到另一种表示方法Embedding的产出方式监督学习：深度学习和FM无监督学习
一杯敬朝阳一杯敬月光·2023-09-26 12:46

Day1-DeepWalk

DeepWalk:OnlineLearningofSocialRepresentations》2014年发表在数据挖掘顶会ACMSIGKDD（KDD）上的论文目的：学习节点表示推动：将自然语言处理里面的无监督学习方法迁移至此思路
知福致福·2023-09-26 12:42

GAN 学习笔记（一）

GAN学习笔记（一）生成网络简介生成网络是无监督学习中的一种，它的目标是‘凭空’生成一些数据，用没有意义的数据生成出有意义的作品。比如生成一些假的图像。
Mathew_Lewis·2023-09-25 15:02

高斯混合模型 Gaussian Mixture Model | GMM

高斯混合模型的应用场景四、构建高斯混合模型模型的注意事项五、高斯混合模型模型的实现类库六、高斯混合模型模型的评价指标七、类库scikit-learn实现高斯混合模型的例子总结前言高斯混合模型是机器学习中无监督学习的一种聚类算法
JasonH2021·2023-09-25 03:33

机器学习之监督学习，无监督学习，强化学习相关概念

文章目录1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）总结机器学习可以按照模型使用情况分为三大类
JNU freshman·2023-09-24 18:28

强化学习应用到模型压缩

本文介绍几篇自动化模型压缩相关论文的主要思想，包括网络结构搜索及自动化模型压缩压缩一、强化学习基本思想回顾（一）、简介强化学习是一种无监督学习方法，数据集不存在标注信息。
加油11dd23·2023-09-24 17:50

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法
从白天到早上·2023-09-24 16:35

有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结

机器学习是数据分析和数据挖掘中一种比较常见且有效的方法，机器学习分为四大类，分别是有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
Zhi Zhao·2023-09-23 23:38

OpenCV自学笔记二十五：K均值聚类

K均值聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集划分为K个类别。
ironmao·2023-09-23 05:34

nlp自然语言处理

NLPnlp自然语言处理（不一定是文本，图形也可以）接入深度学习（向量处理），需要把文字等内容转换成向量输入深度学习分为有监督和无监督学习两类，对应分类和生成算法都是向量输入词嵌入（映射到向量）词嵌入最简单的模型是
怪力左手·2023-09-22 22:00

【强化学习】01—— 强化学习简介

文章目录两种机器学习类型强化学习定义强化学习交互过程强化学习系统要素历史(History)状态(State)策略(Policy)奖励(Reward)价值函数(ValueFunction)模型(Model)迷宫例子强化学习智能体分类参考两种机器学习类型监督学习/无监督学习
yuan〇·2023-09-21 17:23

无监督学习--特征降维

一、PCA主成分分析基本思想:利用降维思维，将原来具有一定相关性的指标，通过正交变换，重新组合成一组新的相互无关的综合指标，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关。无关变量称为主成分。1.1PCA计算步骤：1.将数据标准化2.求出协方差矩阵3.求出协方差矩阵对应的特征值和特征向量4.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列，取k行组成矩阵p5.Y=
DB_UP·2023-09-20 14:21

无监督学习---聚类

  根据类别未知的训练数据解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习，无监督学习不需要对数据进行打标签，常用的无监督学习方法有降维和聚类。聚类中最经典且易用的聚类模型当属Kmeans聚类。
DB_UP·2023-09-20 14:51

论文笔记：Clustering and Unsupervised Anomaly Detection with L2 Normalized Deep Auto-Encoder Represent...

1.Introduction深度学习兴起后人们把深度无监督学习的表征方法用于聚类分析当中，大多数方法都是利用自编码提取到的特征来进行聚类并在此基础上定义一个聚类损失来调整参数。
melo4·2023-09-20 13:15

医学图像配准综述 基于深度迭代的方法2019-09-16

1、概述文章综述了近几年深度学习再医学配准上面的应用，具体按照配准方法进行分章介绍1、深度迭代配准2、监督可变形预测3、无监督可变形预测关于深度学习再图像配准中的应用如下图，可见半监督学习和无监督学习中基于相似性度量
一只大南瓜·2023-09-20 12:33

GAN（MNIST生成）

GAN（MNIST生成）一：GAN的简介生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
shmilyam·2023-09-20 07:08

数据挖掘：概念与技术（第三版）之第十章的学习记录

5、聚类被称为无监督学习。KDD对聚类分析的要求是P289,10.1.2。基本的聚类方法
張清扬·2023-09-20 05:27

【数据挖掘笔记八】分类：基本概念

学习阶段由于提供了每个训练元组的类标号，也称为监督学习，不同于无监督学习，每个训练元组的类标号是未知的，并且要学习的
fjssharpsword·2023-09-20 05:53

机器学习入门与实践：从原理到代码

通过本文，读者将了解机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。介绍机
海拥✘·2023-09-19 17:13
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