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无监督学习
【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
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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
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2023-03-08 22:18
#
Pytorch学习笔记
【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
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2023-02-28 19:13
机器学习
逻辑回归
算法
python
人工智能
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
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2023-02-25 07:37
机器学习
python
【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
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2023-02-24 07:27
机器学习
无监督学习聚类
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
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2023-02-24 07:55
数据结构与算法
人工智能
python
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
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2023-02-22 07:51
人工智能
K-Means聚类
层次聚类
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-
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2023-02-22 07:50
笔记
机器学习
深度学习
人工智能
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
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2023-02-22 07:45
深度学习
机器学习
监督VS无监督
模型汇总
生成模型与判别模型
生成模型综述
【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
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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
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2023-02-17 19:19
机器学习
数据清洗
特征处理
数据中的缺失值
特征分类
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
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2023-02-17 19:48
机器学习
余弦相似度
欧氏距离
偏差和方差
过拟合和欠拟合
交叉熵
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
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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
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2023-02-17 07:17
AIGC
分布式计算
自然语言综合项目
AIGC
深度学习
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
复习笔记
人工智能
决策树
算法
学习笔记
00- 机器学习算法汇总 (算法)
一句话概括:聚类:
无监督学习
,学习结果将产生几个集合,集合中的元素彼此相似;分类(class):有监督学习,学习结果将产生几个函数,通过函数划分为几个集合,数据对象是离散值;回归(regression)
处女座_三月
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2023-02-16 20:43
机器学习
算法
人工智能
关于机器学习方面的名词解释
方便自己以后查看机器学习是一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据,从中学习,然后对真实世界中的时间做出决策和预测机器学习使用大量的数据来‘训练’,通过各种算法从数据中学习如何完成任务从学习方法上来分,机器学习算法可以分为:监督学习、
无监督学习
洛水卿卿
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2023-02-07 11:27
机器学习常用名词解释(一)
2、
无监督学习
训练样本的标记信息未知,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,此类学习任务中研究最多、应用最广的是"聚类"(clustering),聚类目的在于把相
BuckData
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2023-02-07 11:56
数据挖掘
数据挖掘
机器学习
监督、自监督、半监督、
无监督学习
的区别
目录一、简易版区别二、详细版区别一、简易版区别ASurveyonSemi-,Self-andUnsupervisedLearningforImageClassification文中的解释:监督学习(a):给出全部样本红蓝两类的标签半监督学习(b):给出部分标签无监督(c):完全无标签自监督(d):在无标签数据上通过pretexttask学习representation(之后在下游任务的有标签数据上
dannyle
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2023-02-07 11:36
self
training
学习
人工智能
python
【第一章】机器学习概述
机器学习概述相关概念机器学习定义最优化问题机器学习的分类传统监督学习(TraditionalSupervisedLearning)分类回归传统监督学习算法非监督学习(UnsupervisedLearning)
无监督学习
算法半监督学习
暖焱
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2023-02-07 09:22
人工智能
机器学习
西瓜书
神经网络入门必做项目【浅留个脚印】
知乎上看到一个神经网络入门必做项目:1、使用Python实现深度神经网络2、神经网络实现手写字符识别系统3、使用卷积神经网络进行图片分类4、神经网络实现人脸识别任务5、基于
无监督学习
的自编码器实现6、自联想器的
霉霉屁
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2023-02-07 09:19
摆烂日记
神经网络
深度学习
自组织特征图(SOFM)详解
文章目录1.SOM简介2.SOM生物学基础3.K-means3.1K-means原理3.2聚类数量K的确定3.3随机初始化陷阱4.SOM图解5.SOM学习过程6.SOM应用几种
无监督学习
算法及应用:算法应用
datamonday
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2023-02-07 08:54
聚类
算法
自组织特征图
SOM
SOFM
python写算法竞赛_CVPR 2020 算法竞赛大盘点
WebVisionImageClassification技术方向:图像分类、半监督学习、
无监督学习
http://www.vision.
weixin_39682511
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2023-02-07 08:24
python写算法竞赛
线性回归大家族
决策树,随机森林,支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量,多以{0,1}来表示,而
无监督学习
算法比如PCA,KMeans并不求解标签,注意加以区别。
Garcia-zhang
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2023-02-07 08:52
sklearn
python
[Python人工智能] 三十九.VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别(基础篇)
前一篇文章利用Keras构建
无监督学习
Autoencoder模型并实现聚类分析。
Eastmount
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2023-02-07 07:34
人工智能
python
keras
VSCode
环境配置
day1 机器学习基础
文章目录1.1什么是机器学习1.2关键术语1.3主要任务分类回归1.4如何选择合适的算法选择监督学习算法后选择
无监督学习
算法后1.5开发机器学习的步骤1.6numpypandas函数基础1.1什么是机器学习简单来说
舌耳
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2023-02-07 07:13
机器学习
机器学习
《机器学习实战》第一章 机器学习基础
常见机器学习算法监督学习算法
无监督学习
算法k-近邻算法K-均值线性回归最大期望算法朴素贝叶斯算法DBSCAN局部加权线性回归Parzen窗设计支持向量机Ridge回归决策树Lasso最小回归系数
这菜真辣
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2023-02-06 18:18
大数据和机器学习基础
机器学习
数据
机器学习 - 期望最大(EM)算法
但是当面对
无监督学习
时便无从下手,因为我们并不知道样本数据服从哪个类别标签的分布。而期望最大(ExpectationMaximization)法就可针对此种情况进行应用。
GoWeiXH
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2023-02-06 15:41
机器学习
(ML)
机器学习
期望最大算法
EM
算法
极大似然估计
Q
函数
paper总结(1)A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
对比学习,
无监督学习
,自监督学习基本上是一回事。本文主要介绍SimCLR框架:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库。
miss9785
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2023-02-06 08:39
ai
笔记-变分自编码器(Variational Auto Encoder,VAE)
因此,
无监督学习
正慢慢成为研究热点。VAE便是其中的典型代表。VAE的设计结构具有严谨的数学理论指导,粗略看了一遍,没有太理解,在此mark住,以后有需要再回来学习。链接如下:【Le
ZSYGOOOD
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2023-02-06 00:08
AI
For
peri
机器学习相关
科研
算法
论文
笔记
变分自编码器
VAE
无监督学习
神经网络
数据挖掘复习
第一章-统计学习基本分类监督学习
无监督学习
强化学习半监督,主动学习(接近监督)三要素方法=模型+策略+方法监督学习分类问题输入可以离散或连续,输出是有限个离散值准确率:分类器正确分类与样本总数之比精确率
Jason 20
·
2023-02-05 18:57
笔记
数据挖掘
机器学习
python
单目深度估计论文翻译(一)之Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video
单目深度估计论文翻译(一)之UnsupervisedLearningofDepthandEgo-MotionfromVideo摘要1.简介2.相关工作3.方法摘要我们提出了一种
无监督学习
框架,用于从非结构化视频序列中进行单眼深度和相机运动估计
知行SUN
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2023-02-05 18:56
单目深度估计
深度学习
图像算法
计算机视觉
无人驾驶
单目深度估计
PULT:Progressive Unsupervised Learning for Visual Object Tracking(用于视觉目标跟踪的渐进式
无监督学习
)
ProgressiveUnsupervisedLearningforVisualObjectTracking(用于视觉目标跟踪的渐进式
无监督学习
)因为是
无监督学习
,所以需要对样本数据充分挖掘,产生适合跟踪的训练样本
差不太多先生
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2023-02-05 16:14
目标跟踪
机器学习
计算机视觉
无监督学习
深度学习
混淆矩阵
在
无监督学习
一般叫做匹配矩阵。
左右_001
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2023-02-05 16:10
机器学习
机器学习
《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路》第2章 基础篇 学习笔记(十三)2.2.2.1主成分分析总结
目录2.2.2.1主成分分析0、引言1、模型介绍2、数据描述3、编程实践4、性能测评5、特点分析2.2.2.1主成分分析0、引言特征降维是
无监督学习
的另一个应用,目的有二:其一,在实际项目中遭遇特征维度非常高的训练样本
wyatt007
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2023-02-05 15:09
Python机器学习及实践
主成分分析与其在人脸识别中的应用
我们在利用
无监督学习
进行数据变换可能有很多种目的。最常见的目的就是可视化、压缩数据,以及寻找信息量更大的数据表示以用于进一步的处理。而主成分分析是最简单也是最常用的一种方法。
叫Lzy
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2023-02-05 15:34
机器学习笔记
数据挖掘
数据分析
算法
图像处理
机器学习
K均值聚类及代码实现
k均值是一种聚类算法,属于
无监督学习
的一种,而KNN是有监督学习/分类学习的一种。聚类:顾名思义,就是讲某些相似的事物聚在一起,形成一个类。这里就涉及到几个概念1.如何表示一个事物?
Leo蓝色
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2023-02-05 12:46
SimCLR图像分类——pytorch复现
SimCLR图像分类pytorch复现一、网络模型、损失函数1.原理2.code二、配置文件三、
无监督学习
数据加载四、无监督训练五、有监督训练六、训练并查看过程七、验证集评估八、自定义图片测试一、网络模型
朽一
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2023-02-05 10:53
机器学习or深度学习
SimCLR
pytorch
神经网络
对比学习
图像分类
【机器学习】监督学习与
无监督学习
文章目录什么是机器学习监督学习回归问题分类问题
无监督学习
总结什么是机器学习机器学习的定义很多,我认为用吴恩达老师视频中的这段话来概括就很合适TomMitchell(1998)Well-posedLearningProblem
milu_ELK
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2023-02-05 09:07
吴恩达机器学习课程
学习
人工智能
【机器学习】线性回归与代价函数
上一章——监督学习与
无监督学习
文章目录模型描述线性回归最小二乘法代价函数与假设函数模型描述回到上一章的第一个例子,依旧是卖房子所有的数据点都拥有Price和Size两个属性/特征,我们根据它的属性制作了一个数据表我们将上面这些数据的集合称之为数据集
milu_ELK
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2023-02-05 09:59
吴恩达机器学习课程
线性回归
算法
OpenMMLab Day01
cityNeRFOpenMMlab算法体系统一的先进底层架构、提供各个方向的经典算法复现、开箱即用MMDetection3D、MMSegmentation机器学习与神经网络简介机器学习自然语言处理、语音识别、机器视觉监督学习、
无监督学习
kongqi404
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2023-02-05 09:08
训练营
深度学习
人工智能
计算机视觉
对比学习介绍Contrastive Learning
1.
无监督学习
分类生成式方法:以自编码器为代表,主要关注pixellabel的loss。
Janie.Wei
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2023-02-05 08:15
深度学习
python
pytorch的使用
自监督学习
对比学习
pytorch代码
对比学习 Contrastive Learning
对比学习属于
无监督学习
对比式学习着重于学习同类实例之间的共同特征,区分非同类实例之间的不同之处。
hxxjxw
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2023-02-05 08:43
对比学习
深度学习
一文弄懂什么是对比学习(Contrastive Learning)
前言有的paper将对比学习称为自监督学习(Self-supervisedlearning),有的将其称为
无监督学习
(UnsupervisedLearning,UL)。
爱晒太阳的胖子
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2023-02-05 08:11
机器学习
人工智能
机器学习一些基础概念
3.训练策略4.优化策略优化学习模式的特点和应用一.半监督特点:半监督学习(Semi-SupervisedLearning,SSL)是监督学习与
无监督学习
相结合的一种学习方法。
Ottori
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2023-02-04 19:42
机器学习
西瓜书第一二章随记
根据训练数据是否具有标记信息,分为监督学习和
无监督学习
,分别包含分类,回归和聚类。学习过程可以看作一个在所有假设组成的空间中进行搜索的过程。在学习过程中对某中类型假设的偏好,称为“归纳偏好”。
惊石
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2023-02-04 18:33
机器学习
聚类
算法
无监督学习
k-means算法思想及代码实现附数据集
机器学习系列文章目录文章目录机器学习系列文章目录前言一、算法步骤k-means介绍二、优化目标总结代码数据集ex7data2.mat参考链接:https://blog.csdn.net/qq_54804745/article/details/123808288?spm=1001.2014.3001.5502前言限于博主的水平,文章难免存在不妥之处,恳请广大读者批评指正!聚类分析是基于对样本数据进行
万有瘾力Joker
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2023-02-04 17:37
python
经验分享
机器学习
kmeans
k-means
分类与聚类
聚类是在
无监督学习
中应用最广的方法之一---试图将数据集中的所有数据划分为若干个子集。(一般为不相交)两者区别分类和聚类之间有相似之处,看起来相似,但又有所不同。
AYYO317
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2023-02-04 15:58
机器学习笔记
聚类
分类
机器学习
机器学习笔记
分类问题是预测离散值输出,例如判断肿瘤是良性还是恶性
无监督学习
无监督学习
是不知道数据具体的含义,比如给定一些数据但不知道它们具体的信息,对于分类问题
无监督学习
可以得到多个不同的聚类(聚类算法),从而实现预测的功能
Knows__
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2023-02-04 12:35
人工智能
深度学习
吴恩达机器学习课程笔记-Ⅰ
1.引言(Introduction)1.1Welcome1.2什么是机器学习(WhatisMachineLearning)1.3监督学习(supervisedlearning)1.4
无监督学习
(unsupervisedlearning
玄九思
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2023-02-04 10:56
机器学习
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