无监督学习第13页

吴恩达机器学习笔记（自用）

机器学习算法1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）单变量线性回归模型描述（ModelRepresentation）代价函数梯度下降线性回归中的梯度下降凸函数

cosθ·2023-08-09 06:02

论文阅读---《Unsupervised ECG Analysis: A Review》

由于用于训练监督式机器学习模型的带有心脏病专家标签的异常心电图样本数量有限，对于心电图分析，越来越需要无监督学习方法。

末世灯光·2023-08-09 01:02

全面解析Kmeans聚类(Python)

一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息

算法进阶·2023-08-08 23:58

论文阅读---《Graph Regularized Autoencoder and itsApplication in Unsupervised Anomaly Detection》

题目图正则化自编码器及其在无监督异常检测中的应用摘要降维对于许多无监督学习任务，包括异常检测和聚类，是一个至关重要的第一步。自编码器是一种常用的机制，用于实现降维。

末世灯光·2023-08-08 13:03

机器学习---监督学习和非监督学习

常见算法：K近邻算法线性回归logistic回归支持向量机（SVM）决策树和随机森林神经网络无监督学习无监督学习的训练数据都是未经标

末世灯光·2023-08-08 13:46

马毅、LeCun联合发布EMP-SSL，突破自监督学习效率极限

过去几年，无监督和自监督学习（SSL）取得了巨大进步，通过SSL学习得到的表征在分类性能上甚至赶上了有监督学习，在某些情况下甚至还能超过有监督学习，这一趋势也为视觉任务的大规模数据驱动无监督学习提供了可能

夕小瑶·2023-08-08 11:45

深度学习知识总结1：主要涉及基础知识、数据与数学基础知识、线性神经网络和多层感知机

>无监督学习通常指不含“目标”的机器学

Cheny1m·2023-08-08 07:49

Pytorch_第六篇_深度学习 (DeepLearning) 基础 [2]---神经网络常用的损失函数

深度学习(DeepLearning)基础[2]---神经网络常用的损失函数Introduce在上一篇“深度学习(DeepLearning)基础[1]---监督学习和无监督学习”中我们介绍了监督学习和无监督学习相关概念

沁泽呀·2023-08-07 13:48

第十四章无监督学习

本章含盖14.1无监督学习14.2K-Means算法14.3优化目标14.4随机初始化14.5选取聚类数量14.1无监督学习聚类算法（非监督学习算法）。

tomas家的小拨浪鼓·2023-08-07 01:24

深度学习基础知识扫盲

深度学习监督学习（Supervisedlearning）监督学习分类无监督学习（Non-supervisedlearning）无监督学习的算法无监督学习使用场景术语特征值特征向量特征工程（Featureengineering

羊羊羊i·2023-08-06 12:58

K-means、手肘法与K-means优化（K-means++、elkan-means、mini batch k-means）

指标2、原理三、k-means++1、简介2、流程四、elkan-means五、minibatchk-means六、ISODATA一、k-means1、简介k-means是一个简单常用的聚类方法，属于无监督学习

戎梓漩·2023-08-06 05:33

【深度学习】在 MNIST实现自动编码器实践教程

一、说明自动编码器是一种无监督学习的神经网络模型，主要用于降维或特征提取。常见的自动编码器包括基本的单层自动编码器、深度自动编码器、卷积自动编码器和变分自动编码器等。

无水先生·2023-08-06 01:07

01统计学习及监督学习概论

分类1.主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习监督学习的主要任务有回归问题和分类问题，回归问题中，输出是连续的值，分类问题中，输出是分类标签监督学习和无监督学习的区别是有无预先标记的训练实例半监督学习

查理的小号·2023-08-05 12:45

【深度学习】采用自动编码器生成新图像

无监督学习不需要标注。无监督学习从未标记推断函数数据本身。最著名的无监督算法是K-Means，它具有广泛用于将数据聚类到组中和PCA，这是首选降维解决方案。K-Means和PCA可能是最好的两个曾经

无水先生·2023-08-05 11:58

认识聚类算法【机器学习必学】

聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。

传智教育·2023-08-05 05:05

机器学习---概述(一)

获取数据集2.2数据基本处理2.3特征工程2.3.1特征提取2.3.2特征预处理2.3.3特征降维2.4机器学习2.5模型评估3.机器学习的算法分类3.1监督学习3.1.1回归问题3.1.2分类问题3.2无监督学习

肥大毛·2023-08-05 03:59

2022-10-13

计算机与人工智能国际会议（ICBDCAI2022）征稿主题人工智能与技术自然语言处理计算机视觉生物信息学机器人及相关领域专家系统多代理系统语音理解知识工程分布式智能处理并行和并行处理智能数据库系统有监督和无监督学习神经网络理论与结构硬件实施模糊逻辑模糊优化模糊控制用文字进行模糊计算进化算法理论渐进式设计进化调度和优化粗糙集理论

论文小天才·2023-08-03 17:19

【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/decomposition.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/decomposition.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://github.com/

那伊抹微笑·2023-08-03 17:10

吴恩达机器学习课程笔记-(1)监督学习、无监督学习(Supervised Learning and Unsupervised Learning)

1、监督学习、无监督学习(SupervisedLearningandUnsupervisedLearning)1.1机器学习是什么？

Jorunk·2023-08-02 15:35

【论文】【生成对抗网络五】Wasserstein GAN （WGAN）

一、导言本文关注的问题是无监督学习。主要是，学习概率分布意味着什么？对此的经典答案是学习概率密度。

瑾怀轩·2023-08-02 11:42

机器学习概述（一）

监督学习无监督学习单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)模型表示代价函数代价函数的

水枂·2023-08-02 11:10

Matlab实现AGNES算法

在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，它可以将数据点按照某种相似度标准进行分组，从而发现数据中的结构和模式。

高垚淼·2023-08-02 07:34

【机器学习07】K-Means聚类（聚类篇）

8K-Means聚类（聚类篇）8.1简介聚类(Clustering)：是一种无监督学习算法，即将无分类的数据分为K类K-Means(K-均值)聚类：选取K个初始聚类中心(质心)步骤：repeat：对每个样本点

执志@☆飞扬か·2023-08-02 00:02

机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习

机器学习分为监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）、半监督学习（Semi-supervisedLearning）、强化学习（ReinforcementLearning

智慧医疗探索者·2023-08-01 21:12

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用的无监督学习算法，用于将相似的数据点分组为聚类。其步骤如下：1.初始化：选择聚类数K，随机选取K个聚类中心。

Dream SYC_UCC·2023-08-01 18:16

三种无监督学习方法用于肿瘤病理图像预测任务

这里写自定义目录标题BYOLBYOL描述基本思路示意图合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导入导出导入BYOLBYOL描述Boots

如意的小家·2023-08-01 01:21

scikit-learn全解：掌握Python最强大的机器学习库

内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。

TechLead KrisChang·2023-07-31 13:59

【Machine Learning 系列】一文详解有监督学习(Supervised Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。本篇主要介绍有监督学习(SupervisedLearning)的原理、算法及应用。

陈橘又青·2023-07-31 11:38

【Machine Learning 系列】一文详解强化学习(Reinforcement Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。在本文中，我们将介绍强化学习(ReinforcementLearning)的原理、常见算法和应用领域。

陈橘又青·2023-07-31 11:06

机器学习——异常检测

一般异常检测是无监督学习，因为它不是二分类而是多分类问题。**问题1

AIGC人工智残·2023-07-29 13:32

【解析】对比学习和孪生网络的关系

联系在自我监督学习或无监督学习中，这两种方法常常一起使用。一些自我监督学习的算法（如SimCLR、MoCo、BYOL、SimSiam等）实际上就是使用孪生网

爱学习的书文·2023-07-29 11:07

【解析】介绍simclr、moco、simsiam、BYOL的联系和区别

动量对比）SimSiam（SimpleSiamese）BYOL（BootstrapYourOwnLatent）选择计算资源数据实时更新简单性和易用性SimCLR,MoCo,SimSiam和BYOL都是无监督学习中的对比学习算法

爱学习的书文·2023-07-29 11:34

【图像处理】使用自动编码器进行图像降噪（改进版）

该模型使用无监督学习进行训练，旨在最小化输入和重建输出之间的差异。自动编码器可用于降维、数据去噪和异常检测等任务。它们在处理未标记数据时非常有效，并且可以从大型数据集中学习有意义的表示。

无水先生·2023-07-29 08:18

机器学习：逻辑斯特回归算法

逻辑回归算法机器学习可分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于LR来说，看成一种典型的有监督学习。

Twig程·2023-07-29 04:03

Python案例｜使用Scikit-learn实现客户聚类模型

聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。

TiAmo zhang·2023-07-28 21:42

【NLP入门教程】十四、GloVe词向量模型

介绍GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）是一种用于生成词向量的无监督学习算法，由斯坦福大学的研究团队开发。

晨星同行·2023-07-28 19:07

【AI底层逻辑】——篇章5（下）：机器学习算法之聚类&降维&时间序列

聚类是典型的无监督学习算法，基本思路都是利用每个数据样本所表示的向量之间的“距离

柯宝最帅·2023-07-28 15:30

制定机器学习规划路线：从入门到专业

了解监督学习、无监督学习、强化学习等的原理和应用领域。学习编程和数学

小馒头学python·2023-07-28 13:14

看看ChatGPT的Embedding接口都完成哪些任务

调用Embedding接口完成聚类任务聚类任务是一种无监督学习任务，其目的是将一组数据点划分成若干个类别或簇，使得同一个簇内的数据点之间的相似度尽可能高，而不同簇之间的相似度尽可能低。

taoli-qiao·2023-07-28 13:32

使用Kmeans算法完成聚类任务

聚类任务聚类任务是一种无监督学习任务，其目的是将一组数据点划分成若干个类别或簇，使得同一个簇内的数据点之间的相似度尽可能高，而不同簇之间的相似度尽可能低。

taoli-qiao·2023-07-28 13:02

机器学习强基计划7-1：无监督学习常用性能指标与距离度量总结

目录0写在前面1性能指标1.1外部指标1.1.1Jaccard系数1.1.2FM指数1.1.3Rand指数1.2内部指标1.2.1DB指数1.2.2Dunn指数2距离度量2.1闵可夫斯基距离2.2VDM2.3加权距离2.4马氏距离2.5豪斯多夫距离3相似度度量3.1余弦相似度3.2皮尔逊相关系数0写在前面机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模

Mr.Winter`·2023-07-28 10:06

对gpt的简单认识

GPT模型以无监督学习的方式使用大规模语料库进行预训练，并具有生成文本和理解文本的能力。GPT模型的核心组件是Transformer架构，它由编码器和解码器组成。编码器用于将输入序列转换为隐藏表示

那个雨季·2023-07-28 06:40

ChatGPT：人工智能开启智能交流新篇章

二、ChatGPT的技术原理与优势基于GPT技术：GPT技术是一种基于变换器（Transformer）的语言模型，利用无监督学习从大量文本数据中学习语言结构和语义。自然语言生成：ChatGPT通过预

GPT1736·2023-07-28 04:04

简要介绍 | 自编码器：神经网络中的自我复制艺术

自编码器：神经网络中的自我复制艺术AutoencodersExplained-MATLAB&Simulink一、背景介绍自编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络，常用于学习高维数据的有效表示

R.X. NLOS·2023-07-28 02:17

针对无监督学习NLP任务，梳理非结构化文本背后的方法和经验

图片出处：Unsplash原文：UnsupervisedNLP:MethodsandIntuitionsbehindworkingwithunstructuredtexts[1]作者：DivishDayal（全栈ML工程师）译者：青苹果本文将介绍自然语言处理中无监督技术及其应用领域的入门内容，包括词向量背后的直觉如何走向更大范围的使用和进步，并逐渐发展为对语言模型细节的核心讨论、在行业中的活跃应用

数据实战派·2023-07-28 00:27

[Pytorch]监督学习、无监督学习、半监督学习和自监督学习的特点和应用

无监督学习在无监督学习中，数据没有标签，学习算法从数据中学习模式。无监督学习的主要应用包括聚类、降维、隐变量建模等。例如，在聚类任务中，无监督学习算法

雕雀桑·2023-07-28 00:22

关于大模型微调，你想知道的都在这里了

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)，模型具备通用的预测能力。如GL

笑不止是表情·2023-07-27 19:47

聚类算法概述

DataSegmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段1.2聚类算法的概念聚类算法：一种典型的无监督学习算法

加油吶·2023-07-27 11:52

【Machine Learning 系列】一文带你详解什么是无监督学习(Unsupervised Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。在本文中，我们将介绍无监督学习(UnsupervisedLearning)的原理、常见算法和应用领域。

陈橘又青·2023-07-27 05:10

EM算法和K-Means算法

属于无监督学习算法。无监督学习：包括两大类，一：数据聚类，此类方案往往是通过数次迭代找到数据的最优分割。二：特征变量的关联规则，此类方法利用各种相

cassie_xs·2023-07-26 23:35

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