无监督学习

基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述参考文献：CNN是通过模仿生物视觉感知机制构建而成，能够进行有监督学习和无监督学习[33]。
科研社·2023-03-31 16:59

AI学习笔记之——强化学习(Reinforcement Learning, RL)

什么是强化学习，强化学习所展现的效果转载源：AI学习笔记之——强化学习(ReinforcementLearning,RL)-，作者：Hongtao洪滔嵌牛正文：机器学习按照从那里学的角度可以分为：监督学习，无监督学习和强化学习三大类
玛莉在隔壁·2023-03-31 11:26

《神经网络与机器学习》笔记（七）

第九章无监督学习典型的无监督学习问题可以分为以下几类：无监督特征学习是从无标签的训练数据中挖掘有效的特征或表示。无监督特征学习一般用来进行降维、数据可视化或监督学习前期的数据预处理。
糖醋排骨盐酥鸡·2023-03-31 07:58

【机器学习】半监督学习Semi-supervised Learning

聚类clustering图9-1形象的表示了监督学习与无监督学习的区别。
Victorrrrr·2023-03-30 22:32

Chat GPT介绍

GPT模型采用Transformer架构，利用无监督学习从大规模语料库中学习语言知识，具有强大的语言理解和生成能力。ChatGPT将GPT模型应用于对话生成，可以进行
AllenGd·2023-03-30 20:36

对监督和无监督学习的谱方法特征选取

参考论文为"Spectralfeatureselectionforsupervisedandunsupervisedlearning"作者为ZhengZhao；HuanLiu这篇文章的好处在于提出了一种基于"谱图理论"（spectralgraph）的特征选取框架，像Laplacianscore和ReliefF都属于这个框架的一个特殊情况而已。而这个框架的假设，依然是本着原数据是大爷的道理，假设一个
weixin_33835690·2023-03-29 15:45

深度学习中的有监督学习和无监督学习

有监督学习和无监督学习有监督学习：有监督学习是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。
Mr-He·2023-03-29 15:51

2021-12-26 python机器学习复习

image.png无监督学习核心是算法自动处理，把“海量”数据——降维，聚类。image.png强化学习比较智能，会奖励或惩罚ai的行为，和训狗差不多。
奥雷里亚诺下划线_上校·2023-03-29 13:58

[数学理论]混淆矩阵

blog/static/61529835201522905624494/混淆矩阵（ConfusionMatrix）:在人工智能中，混淆矩阵（confusionmatrix）是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵
落痕的寒假·2023-03-29 02:34

gpt4和gpt3.5对比有什么提升?

它们都属于预训练语言模型（PLM），即在大量无标注文本上进行无监督学习，然后在特定任务上进行微调或零样本学习。那么，GPT4和GPT3.5有什么区别呢？
CodeXue·2023-03-29 01:33

AI 和未来工作：12个 ChatGPT 和自动化的精彩问答

它是OpenAI开发的GPT3语言模型的用户界面，该模型是在包含1750亿个参数的海量数据集上使用无监督学习进行训练的。ChatGPT将如何影响营销和广告工作？
robot_learner·2023-03-28 13:17

无监督学习

K均值算法的优缺点是什么？如何对其进行调优？K均值算法有一些缺点，例如受初值和离群点的影响，每次的结果不稳定，结果通常不是全局最优而是局部最优解，无法很好的解决数据簇分布差别比较大的情况（比如一类是另一类样本数量的100倍），不太适用于离散分裂等。但是K均值聚类算法的优点主要体现在：对于大数据集。K均值聚类算法相对是可伸缩和高效的，他的计算复杂度是O（NKt)接近与线性，其中N是数据对象的数目，K
slyxk·2023-03-28 03:41

Python调用OpenAI实例大全

GPT迭代过程概要表：版本发布时间训练方案参数量是否开放接口GPT(GPT-1)2018年6月无监督学习1.17亿是GPT-22019年2月多任务学习15亿是GPT-32020年5月海量参数1,750亿是
穿越光年·2023-03-27 14:58

AI数据采集与标注

AI数据采集与标注机器学习分两种：监督学习和无监督学习监督学习：给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。
宁静消失何如·2023-03-26 16:55

K 均值算法-如何让数据自动分组

而本篇文章要介绍的K均值算法是一种无监督学习。与分类算法相比，无监督学习算法又叫聚类算法，就是只有特征数据，没有目标数据，让算法自动从数据中“学习知识”，将不同类别的数据聚集到相应的类别中。
码农充电站pro·2023-03-25 23:36

机器学习简介

有监督学习和无监督学习很容易区分和理解,直白来讲，监督的含义就是训练数据集和测试数据集有没有标签:如果数据集中包含了特征和标签的,是有监督学习,也就是最后的计算结果对不对，是有标准答案可以做参考和对比的
chengting1314·2023-03-25 15:49

机器学习简介

3无监督学习给定样本，自己也不知道关系或特性，看系统能否找到特定的特征。比如给定一批文章
michelli·2023-03-22 08:24

[深度学习]-飞桨-学习笔记-note1

在机器学习领域中，有监督学习和无监督学习之分。监督学习是对已有的历史数据，并且知道了数据得到的结果，又可分为回归和
aixinqing00·2023-03-22 07:54

Diffusion 模型

Diffusion是一种深度生成模型（无监督生成模型），其属于机器学习-无监督学习-概率模型-生成模型。
黄乐荣·2023-03-21 05:04

# 机器学习导论

目录人工智能的定义人工智能的主要分支人工智能、机器学习和深度学习三者之间的关系机器学习与统计学的关系监督学习与无监督学习的区别深度学习如何工作人工智能的定义人工智能是一门学科，指由人制造出来的机器所表现出来的智能
wustzhy·2023-03-21 04:30

无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等

无监督聚类评价指标，RI、ARI、MI、NMI等最近在看无监督学习聚类的评价指标，主要看了RI、ARI、MI、NMI，在此写下我自己对于这些指标的理解。
踮踮脚尖看远方·2023-03-20 07:32

数据算法之kmeans聚类

一、聚类算法聚类属于无监督学习，是数据挖掘十大经典算法之一。
JUNjianshuZHU·2023-03-19 03:13

开箱即用！中文关键词抽取（Keyphrase Extraction），基于LDA与PageRank（TextRank， TPR， Salience Rank， Single TPR）

KeyphraseExtractionAlgorithm项目地址：https://github.com/JackHCC/Chinese-Keyphrase-Extraction无监督学习：中文关键词抽取
JackHCC·2023-03-18 11:57

机器学习0

监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习GitHub上有哪些有趣的关于NLP或者DL的项目？
hopewinder·2023-03-18 10:14

a10.Andrew-ML08-无监督、PCA

Clustering01.UnsurpervisedLearningIntroduction无监督学习算法是训练样本没有标签的分类算法。
Xylia_Yang·2023-03-17 18:05

ML 无监督学习 聚类 K-Means

无监督学习(unsupervisedlearning)在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，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及规律，为进一步的数据分析提供基础。
XinY_VV·2023-03-15 12:54

十大机器学习算法及其应用 体验成重中之重

agt=56机器学习算法可以分为三个大类——有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习，对训练有标签的数据有用，但是对于其他没有标签的数据，则需要预估。
alleNjord·2023-03-15 09:40

【机器学习】西瓜书学习笔记（一）

机器学习任务划分根据训练样本是否有标签，可分为：监督学习分类：预测离散值，如二分类任务回归：预测连续值无监督学习聚类：训练样本没有标记信息，通过了解数据内在规律自动分类，常用于数据分析学习效果的评
hypc9709·2023-03-15 00:19

图像配准：从SIFT到深度学习

www.jianshu.com/p/a58d05c29c0f图像配准：从SIFT到深度学习什么是图像配准传统的基于特征的方法关键点检测和特征描述特征匹配图像变换深度学习方法特征提取Homography学习监督学习无监督学习其他方法强化学习复杂的转换图像配准
CVAIDL·2023-03-13 16:20

监督学习和无监督学习

监督学习（supervisedlearning）无监督学习（unsupervisedlearning）监督学习无监督学习标签/目标有无用途分类、回归聚类、密度估计常用算法kNN、决策树、朴素贝叶斯K-均值分类
寒星I·2023-03-13 11:55

第9章 聚类

1.前言聚类任务是无监督学习，无监督学习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及规律，为进一步的数据分析提供基础。
Aptitude·2023-03-11 16:33

分类

机器学习方法：监督学习，半监督学习，无监督学习，强化学习。监督学习：判别模型，生成模型。判别模型：条件随机场、线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。
帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

强化学习(Q-funcation,DQN)基本介绍

强化学习和监督，无监督学习的关系这三种同属于机器学习的范畴。与监督学习的区别：强化学习(RL)没有预先准备好的训练数据的输出值(label)。
NH3_·2023-03-11 12:27

什么是无监督学习(Unsupervised Learning)

我们已经知道了机器学习就是打标签,也知道了监督学习是用打好标签的实例来训练你的系统,从而可以做出正确选择,接下来我们来看看无监督学习又是什么.还是从我们的大脑来寻找灵感,请你看看下面的图集,并对图集里的图片进行分类
时间之外1919·2023-03-10 06:36

强化学习2020-03-17

机器学习可以分为预测型和决策性，有监督学习和无监督学习属于预测型，强化学习属于决策型。策略是从状态到行为的映射，分为随机策略和确定性策略。随机性策略是状态s下产生的行为的概率分布。
_a30a·2023-03-09 19:04

【李宏毅机器学习CP1-2】(task1)机器学习简介

目录一、机器学习介绍二、机器学习相关的技术2.1监督学习2.2半监督学习2.3迁移学习2.4无监督学习2.5监督学习中的结构化学习2.6强化学习三、为什么我们需要学习机器学习?
202xxx·2023-03-08 23:47

53_Auto-Encoders和Variational AutoEncoders(VAE)、PCA降维和Auto-Encoders降维的比较、Auto-Encoders变种、pytorch实现等

1.53.Auto-Encoders和VariationalAutoEncoders(VAE)1.53.1.无监督学习1.53.2.Auto-Encoders1.53.3.HowtoTrain？
涂作权的博客·2023-03-08 22:18

【机器学习之路】开山篇 | 机器学习介绍及其类别和概念阐述

机器学习之路系列（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2022.2.25）注释：文章会不定时更新补充文章目录前言一、机器学习概览1.1有监督学习和无监督学习1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3
计算机魔术师·2023-02-28 19:13

Lesson 7.1 无监督学习算法与 K-Means 快速聚类

文章目录一、聚类算法与无监督学习二、K-Means快速聚类的算法原理1.K-Means快速聚类的基本执行流程2.K-Means快速聚类的背后的数学意义三、K-Means快速聚类的sklearn实现方法1
虚心求知的熊·2023-02-25 07:37

【机器学习】聚类知识：无监督学习聚类、相似度指标、K-Mediods、K-Means算法、K-Means++、Canopy聚类算法、聚类算法评估指标、轮廓系数、层次聚类、密度聚类、谱和谱聚类

1、无监督学习聚类：按照相似度对数据进行聚簇（cluster）划分，N个样本映射到K个簇中，每个簇至少有一个样本，一个样本只能属于一个簇，先给定一个初始划分，迭代改变样本和簇的关系，聚类的副产品可以做异常值检测
Performer_Cherry·2023-02-24 07:27

数学模型：3.非监督学习--聚类分析 和K-means聚类

***回归、分类、聚类的区别：有监督学习--->>回归，分类/无监督学习--->>聚类回归-->>产生连续结果，可用于预测分类-->>产生连
weixin_30527551·2023-02-24 07:55

机器学习笔记六：K-Means聚类，层次聚类，谱聚类

一.一般问题聚类分析的目标是,创建满足于同一组内的对象相似,不同组的对象相异的对象分组.它作为一种无监督学习,将相似对象归到同一个簇中去.因此,聚类有时候被称为无监督分类.二.K均值聚类(K-means
喜欢打酱油的老鸟·2023-02-22 07:51

WDK李宏毅学习笔记重点知识复习总结

Classification（分类）1.1是什么1.2怎么做2、DeepLearning2.1是什么2.2怎么做3、CNN（卷神经网络）3.1是什么3.2怎么做4、RNN4.1是什么4.2怎么做5、半监督学习和无监督学习
原来如此-·2023-02-22 07:50

机器学习笔记之生成模型综述(二)监督学习与无监督学习

机器学习笔记之生成模型综述——监督学习与无监督学习引言回顾：生成模型介绍判别方式：生成模型VS\text{VS}VS判别模型生成模型的建模手段监督学习与无监督学习监督学习模型基于监督学习的非概率模型基于监督学习的概率模型无监督学习基于无监督学习的概率模型基于无监督学习的非概率模型生成模型介绍引言上一节介绍了生成模型的判别方式
静静的喝酒·2023-02-22 07:45

【模型解读】历数GAN的5大基本结构

首发于微信公众号《有三AI》【模型解读】历数GAN的5大基本结构生成对抗网络是近几年来无监督学习领域里最大的进展，被誉为下一代深度学习，不管是研究热度还是论文数量，已经逼近甚至超越传统判别式的CNN架构
有三AI·2023-02-18 13:07

机器学习入门知识总结

机器学习方法的分类，根据所处理的数据种类的不同，可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等几种类型，如下图所示:所谓监督学习，简单理解就是，训练集样本是带标签的。
嵌入式视觉·2023-02-17 19:19

机器学习基本概念总结

机器学习的本质属于应用统计学，其更多地关注如何用计算机统计地估计复杂函数，而不太关注为这些函数提供置信区间，大部分机器学习算法可以分成监督学习和无监督学习两类；通过组合不同的算法部分，例如优化算法、代价函数
嵌入式视觉·2023-02-17 19:48

实例（1）——特征工程

查看数据这次训练模型的数据当然是六万多份邮件以及邮件的标签，如下图：邮件标签通过数据可以得到如下：任务监督学习还是无监督学习？二分类还是多分类？文本分类还是结构化数据分类？短文本分类还是长文本分类？
飘涯·2023-02-17 12:11

大模型相关技术综述

中文大模型、多模态大模型&大模型训练语料持续迭代大模型演进历史预训练模型word2vecword2vec属于NLP领域无监督学习和比较学习的先祖。
远洋之帆·2023-02-17 07:17

电子科技大学人工智能期末复习笔记（五）：机器学习

目录前言监督学习vs无监督学习回归vs分类RegressionvsClassification训练集vs测试集vs验证集泛化和过拟合Generalization&Overfitting线性分类器LinearClassifiers
Vec_Kun·2023-02-16 21:15
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