无监督学习

机器学习系列十三：数据降维

1.PCA主成分分析(PCA)是另一种常用的数据降维方法，它属于无监督学习算法。PCA旨在找到数据的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。
小小小读书匠·2023-04-14 02:56

机器学习 day02（无监督学习，聚类算法，术语）

无监督学习在无标签的数据中，无监督学习的工作是找到某种结构，某种模式，或者只是在无标签的数据中找到一些有趣的东西。我们不是试图给每一个输入都提供一些正确的答案，从而监督算法。
丿罗小黑·2023-04-13 23:01

day38:opencv与传统机器学习

1、K均值K均值是最简单的聚类方法之一，是一种无监督学习。K均值聚类的原理是通过指定种类数目对数据进行聚类，例如根据颜色将围棋棋盘上的棋子分成两类.K均值聚类算法主要分为以下4个步骤。
Callmegodyu、·2023-04-13 23:28

机器学习ML笔记

#一、机器学习基础知识BV14x411M7E9、BV1ot411P77s监督学习supervisedlearning：≈概念学习conceptlearning无监督学习unsupervisedlearning
WangSoooCute·2023-04-13 22:02

算法概论

1.监督学习和无监督学习：监督学习（supervisedlearning）：输入数据有特征值和标签值，利用数据去训练一个模型，当新数据来时，可以输出一个预测的标签值。
Diamond1995·2023-04-13 16:46

强化学习简介

强化学习同机器学习领域中的有监督学习和无监督学习不同，有监督学习是从外部监督者提供的带标注训练集中进行学习（任务驱动型），无
独影月下酌酒·2023-04-13 01:17

机器学习 01

(FeatureEngineering)2.4.3特征工程内容2.5机器学习2.6模型评估2.7拟合2.7.1欠拟合2.7.2过拟合三、机器学习算法分类3.1监督学习3.1.1回归3.1.2分类3.2无监督学习
Darren_pty·2023-04-12 22:48

浅谈chatgpt

它使用了GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型，并采用了无监督学习的方式进行训练，使其可以自主生成符合语言规范和语义逻辑的文本内容。
晴若安·2023-04-11 23:12

ApacheCN 深度学习译文集 20210112 更新

深度神经网络三、自编码器四、生成对抗网络（GAN）五、改进的GAN六、纠缠表示GAN七、跨域GAN八、变分自编码器（VAE）九、深度强化学习十、策略梯度方法十一、对象检测十二、语义分割十三、使用互信息的无监督学习
布客飞龙·2023-04-11 15:03

机器学习：无监督学习之deep generative model

无监督学习费曼的思想：whaticannotcreate,idonotunderstand不知道怎么产生的话，是不能完全理解的。
uncle_ll·2023-04-11 13:21

10种聚类算法的完整python操作示例

大家好，聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。
csdn1561168266·2023-04-11 10:58

Python机器学习应用 | 【第一周】无监督学习

本周课程导学1.无监督学习简介利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。
谁陪你落日流年·2023-04-10 23:42

自监督学习

学习的范式我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式，如图所示，一种是监督学习，一种是无监督学习（林轩田课程中把机器学习范式分为监督学习、半监督学习、无监督学习以及强化学习）。
NYX_UNI·2023-04-10 20:12

【机器学习】监督学习，非监督学习，半监督学习三者的定义区别及举例分析

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。
daphne odera�·2023-04-10 18:45

python Kmeans算法解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。
大数据_zzzzMing·2023-04-10 16:24

Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis论文介绍

至今已有许多工作致力于距离函数与嵌入方法的研究，用于执行聚类的特征空间无监督学习的的研究工作还比较少。对于所有最简单的图像数据集，使用欧氏距离的聚类完全失
SCS199411·2023-04-10 14:33

4.无监督算法 SimCLR

结果该研究一次就把无监督学习（学习后再用于分类等后续任务）的指标提升了7-10%，甚至可以媲美有监督学习的效果。
xz1308579340·2023-04-10 01:52

无监督学习方面的两篇巨作simclr与MoCo介绍

一、SIMCLR介绍论文网址代码链接提出了一个简单的视觉表征对比学习框架SimCLR。简化了最近提出的对比自监督学习算法，而不需要专门的架构或内存库。为了了解是什么使得对比预测任务能够学习有用的表征，系统地研究了框架的主要组成部分。该文章发现：（1）数据扩充的组合对定义有效的预测任务起着至关重要的作用。（2）在表示和对比损失之间引入一种可学习的非线性变换，大大提高了学习表征的质量。（3）与监督学习
静候：花开·2023-04-10 01:46

使用Pytorch实现对比学习SimCLR 进行自监督预训练

SimCLR已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。并且它学习到的表示可
deephub·2023-04-10 00:29

【深度学习】【语义分析】LogAnomaly：基于序列异常和定量异常的无监督学习的非结构化日志异常检测

LogAnomaly:UnsupervisedDetectionofSequentialandQuantitativeAnomaliesinUnstructuredLogs文章目录LogAnomaly:UnsupervisedDetectionofSequentialandQuantitativeAnomaliesinUnstructuredLogs【前言】【0摘要】【1介绍】【2背景】【3Log
小天才才·2023-04-09 13:42

干货|全面理解无监督学习基础知识

https://www.toutiao.com/a6672898338326577676/一、无监督学习无监督学习的特点是，模型学习的数据没有标签，因此无监督学习的目标是通过对这些无标签样本的学习来揭示数据的内在特性及规律
城市中迷途小书童·2023-04-08 22:18

Fully Unsupervised Person Re-identification via Selective Contrastive Learning

1.整体摘要1.1问题1）完全无监督学习的基本方法就是使用聚类算法或分类算法预测伪标签或者训练一个神经网络用于生成伪标签。
头秃的和尚·2023-04-08 20:35

【深度学习】生成对抗网络 GAN

引言算法简介模型介绍工作原理引言   生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，自从2014年Goodfellow提出了GAN以来，GAN已经成为近年来无监督学习最具前景的方法之一
杜克666·2023-04-08 18:07

神经网络可以用来分类吗,神经网络相关问题

；神经网络(如bp神经网络，随机权神经网络，RBF神经网络等)；通过建立多个支持向量机或者最小二乘支持向量机分类模型，通过投票算法选择概率最大的分类标签；也可以通过聚类算法(KNN，kMeans等)等无监督学习算法实现分类
「已注销」·2023-04-08 04:28

AI创作优美文章的秘密大揭秘！

AI编程的基本概念机器学习是AI编程的核心，它涵盖了监督学习、无监督学习和强化学习等多个领域，可以让计算机通过学习数据集来预测和
目标Web3·2023-04-08 01:07

「ChatGPT国内首款学术优化工具首发」代码解析、论文润色全覆盖：未来以来，你来不来

一、项目场景：*看到这篇文章的小伙伴估计都是对编程感兴趣的发烧友，大家在平时可能经常会玩一些开源项目；同时应该也不乏有不少在校大学生，尤其是人工智能相关领域的同学，就比如我，我主要是做基于无监督学习的工业异常检测
白日参商·2023-04-07 22:13

万维钢——《我们如何学习》课程笔记

3.AI模仿人脑学习模型、分层、监督学习（反馈）、混乱、无监督学习（自我评估反馈）、抓本质（理性专注）、存量知识是学新知的基础。二、感悟1.使用顺序是存量的关键，在事实或反馈后使用就不会形成存量思维。
我爱我家hfy·2023-04-07 14:19

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类
dengdengwb·2023-04-07 14:48

K-means算法实现及分析

中数据进行聚类分析1.算法原理描述2.写出K-means具体功能函数3.可视化画图，不同类数据采用不同颜色foriteminrange(k):4.完整代码实验结果感想1.算法原理描述K-means算法是一种典型的无监督学习聚类算法
鲤鱼酒酒·2023-04-07 13:21

【机器学习】吴恩达机器学习Deeplearning.ai

机器学习的两种主要类型是监督学习和无监督学习（强化学习在课程中不细讲）监督学习是进步最快和创新最多的算法。在课程中会学习一些实践机器学习算法的实用技巧。监督学习如今，机器学习正在创造巨大的经济
Lotay_天天·2023-04-07 10:32

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

注意：KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。
蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

聚类 kmeans | 机器学习

聚类刘建平1、算法原理：是一种无监督学习算法，其主要目的是将数据点分为k个簇，距离近的样本具有更高的相似度，距离近的划分为一个簇，一共划分k个簇，**让簇内距离小，簇间距离大。
小云从0学算法·2023-04-07 00:16

机器学习11 聚类

13聚类内容：无监督学习K-均值算法优化目标随机初始化选择聚类数13.1无监督学习与监督学习区别：监督学习数据有标签（就是你知道它是属于哪一类）；无监督学习数据没有标签（你不知道这些数据分别属于哪一类或者可以分成哪几类
黄桃百香果·2023-04-06 21:09

Deep Learning学习笔记之无监督学习

无监督学习无监督深度学习深度学习的分类无监督学习的分类无监督特征学习聚类问题K-MeansHAC,HierarchicalAgglomerativeClustering数据降维PCANon-NegativeMatrixFactorization-NMF
胖虎干嘛了·2023-04-06 12:06

物以类聚，人以群分：聚类分析

聚类分析是一种无监督学习方法，通过学习没有分类标记的训练样本发现数据的内在性质和规律；数据之间的相似性通常用距离度量，类内差异应尽可能小，类间差异应尽可能大；根据形成聚类方式的不同，聚类算法可以分为层次聚类
编程回忆录·2023-04-06 12:11

搭配--语义消岐

频率均值和方差假设检验---t检验-皮尔逊卡方检验-似然比-互信息非组成构词法--不可替换性有监督学习--无监督学习区分标准--数据分类是否已知
writ·2023-04-06 07:32

机器学习笔记-Logistic分类

Logistic分类是有监督学习，必须需要人工标注；聚类则是无监督学习，只需要原始自然数据不需要标签。Logistic分类包括二分类与多分类，本篇文章重点关心
星河滚烫兮·2023-04-05 22:07

日撸 Java 三百行： DAY56-57 kMeans 聚类

1.聚类聚类属于无监督学习，即样本事先并没有被打上标注，算法根据样本之间的相似度或是距离将其归类。
lyang~·2023-04-05 14:54

k-means聚类算法学习笔记（案例分析、python代码，结果可视化）

文章目录1什么是k-means聚类2案例分析（计算过程）3python代码4结果可视化1什么是k-means聚类K-Means算法是一种典型的基于划分的聚类算法，也是一种无监督学习算法。
漩涡脆波波·2023-04-05 14:52

软件工程---前沿知识

目录云计算机器学习深度学习强化学习神经网络多层感知器MLP人工神经网络ANN循环神经网络RNN卷积神经网络CNNRNN的变体LSTM监督学习无监督学习软件工程的发展前景云计算云计算是一种基于互联网的计算模式
轩轩馒头铺·2023-04-04 05:21

预训练模型--GPT

在nlp领域大量数据是无标签的，只有小量数据是有标签的，而大量数据可以帮助模型获得更好的效果（泛化能力），所以在pretrain阶段采用大量无标签的数据无监督学习（在此阶段模型没有明确的下游任务目标，学习的是普适的文本特征
码源·2023-04-04 04:06

【无监督自适应：元学习：Pansharpening】

由于模拟数据和真实案例之间存在先验知识差距，基于无监督学习的方法越来越受到人们的关注。然而，一些关键的超参数，如
小郭同学要努力·2023-04-03 22:19

深度学习——PyTorch实战计算机视觉1

监督学习和无监督学习监督学习（SupervisedLearning）和无监督学习（UnsupervisedLearning）是在机器学习中常被提到的两个重要的学习方法，下面举例说明以加深理解：假如有一堆桃子和梨混在一起的一堆水果
Dorothy_Xue·2023-04-03 14:01

pytroch搭建自编码模型对MNIST数据进行降维和重构

自编码网络模型，也称自动编码器(AutoEncoder),是一种基于无监督学习的数据维度压缩和特征表示方法,目的是对一组数据学习出一种表示。
城南皮卡丘·2023-04-03 10:09

强化学习（RL）

如果用来做对比的话，他跟监督学习，无监督学习是类似的，是一种统称的学习方式。
满腹的小不甘_静静·2023-04-03 05:57

机器学习笔记10 -- 回归与聚类算法

回归和聚类线性回归：欠拟合与过拟合->岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means线性回归原理：回归问题：目标值为连续型的数据应用场景：房价预测，销售额度预测，金融类问题定义：函数关系
whurrican·2023-04-03 01:55

吴恩达-coursera-机器学习-week8

十三、聚类(Clustering)13.1无监督学习：简介13.2K-均值算法13.3优化目标13.4随机初始化13.5选择聚类数十四、降维(DimensionalityReduction)14.1动机一
z-pan·2023-04-02 21:52

[机器学习算法]聚类学习

简介在无监督学习中unsupervisedlearning中，训练样本的标记信息是未知的，其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。
TOMOCAT·2023-04-02 17:53

1_机器学习概述—全流程

文章目录1机器学习定义2机器学习常见应用框架（重点）3机器学习分类3.1监督学习（Supervisedlearning）3.2无监督学习（Unsupervisedlearning）3.3半监督学习（Semi-SupervisedLearning
IT-cute·2023-04-01 22:31

CH2-回归问题

视频学习要点P1有监督学习和无监督学习有监督学习：有因变量，有特征向量，目标是能够对未在数据集中出现的输入给出合理的预测，可分为：回归：目标变量连续分类：目标变量离散无监督学习：无因变量，有特征向量，目标是寻找数据中的结构典型数据集
辰风123456·2023-04-01 20:10
上一页 13 14 15 16 17 18 19 20 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他