无监督学习第21页

机器学习系列（吴恩达版）

无监督学习（UnsupervisedLearning）根据没有被标记的训练样本，来自动完成分类等操作。

MDRG_Learning·2023-01-31 11:34

论文笔记(三)《Unsupervised representation learning using deep convolution to generate adversarial network》

相对而言，使用CNNs的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望能够帮助缩小CNNs在有监督学习和无监督学习之间的差距。

爱吹口哨的夜莺·2023-01-31 10:46

关于BM25

BM25算法是在20世纪70年代到80年代由英国的一批信息检索领域的计算机科学家发明,用来衡量搜索词query和文档document相似度得分的经典算法，这个相关性打分是一个类似TF-IDF的基于统计计数的无监督学习过程

会唱歌的猪233·2023-01-30 21:25

KNN与K-Means算法的区别和共同特点

KNN是有监督的学习算法，解决的是分类问题，也就是说，KNN使用有分类标签的数据集通过计算对新的数据进行分类预测；K-Means是无监督学习，解决的是聚类问题，即训练数据集没有分类标签，通过K-Means

Jasmine0224·2023-01-30 21:54

Improving Language Understandingby Generative Pre-Training

此外，即使在可获得相当大的监督语料情况下，以无监督学习的方式学到的表示也可以让性能显著的提升。到目前为止，最引人注目的证据是广泛使用预训练词嵌入来提高一系列NLP任务的性能。

与光i·2023-01-30 20:17

有监督学习week1

机器学习的定义有监督学习无监督学习有监督学习指学习x到y或输入到输出到输出映射的算法给定若干组正确的x,y进行学习，最后可以对新的x进行合理的预测y回归有监督学习的一种，可以预测数字，和无限多的可能输出分类有监督学习的一种

Paran0ea1·2023-01-30 17:10

3.机器学习——算法2

1线性回归1定义与公示2线性回归的损失和优化3线性回归api介绍4欠拟合与过拟合5线性回归的改进6案例2分类算法-逻辑回归与二分类1逻辑回归的原理2损失以及优化3逻辑回归API4案例3模型保存与加载4无监督学习

开心码农小王。·2023-01-30 12:48

【无标题】深度学习期末复习要点

无监督学习：根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。自监督学习：自监督学习主

cw11lq·2023-01-30 12:16

深度学习研究基因组学

1、主要策略监督学习：预测样本的标签无监督学习：学习数据固有模式（转化数据）2、数据集的划分训练集：得到最佳模型参数（机器学习学的就是超参数的选择）验证集：挑选最佳模型测试集：保证泛化性能3、如何保证深度学习高效

hello~bye~·2023-01-30 08:41

机器学习12 降维

14降维内容：14.1数据压缩14.2数据可视化14.3主成分分析法（PCA）14.4选择主成分的数量14.5压缩重现14.6应用PCA建议14.1数据压缩上一章讨论了第一种类型的无监督学习：聚类算法。

黄桃百香果·2023-01-29 15:13

机器学习性能指标分析

有监督/无监督所有的样本数据集中，给出真实结果的，就叫有监督学习；只给样本数据，没有结果，自己猜的，就叫无监督学习。分类问题预测离散值的问题，

yaoleiroyal·2023-01-29 09:06

深度学习第一周学习

机器学习中分为三个大块：监督学习、无监督学习和强化学习。而监督学习又分为回归算法和分类算法。通过课程也大致了解回归算法与分类算法的区别。后面也看了李牧老师的课程，学习了第一节数据的操作。

啊砉·2023-01-29 09:09

机器学习中的聚类算法

1.概述根据所拥有的数据，可以使用三种不同的机器学习方法，包括监督学习、半监督学习和无监督学习。在监督学习中，根据已标记数据，因此可以确定输出是关于输入的正确值。

scott198510·2023-01-29 07:53

机器学习框架梳理(笔记汇总)

从大的框架来说，机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、其它(概率图，规则学习、强化学习)。对于监督学习，包含线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、集成学习。

抄书侠·2023-01-29 03:12

论文翻译——GeoNet：用于单目深度估计、光流和相机运动的无监督学习框架

--UnsupervisedLearningofDenseDepth,OpticalFlowandCameraPose》，提出了一个叫做GeoNet的框架——一种可以联合学习单目深度、光流和相机姿态的无监督学习框架

LCJhust2012·2023-01-29 00:29

机器学习周志华通俗总结（1）

根据训练时输入是否有标注可以分为“监督督学习”和“无监督学习”，前者主要是分类和回归，后者主要是聚类。在训练时有两个重要原则。一是“没有免费的午餐”，即没有一种算法能适应所有情况。

银月魔狼·2023-01-28 20:56

【Python机器学习基础教程】第三章第四节：降维、特征提取与流形学习

降维、特征提取与流形学习主成分分析非负矩阵分解用t-SNE进行流形学习前面讨论过，利用无监督学习进行数据变换可能有很多种目的。

调参侠鱼尾·2023-01-28 11:52

PCA降维及降维过程python可视化分析

0引言机器学习算法的类型目前主要分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。其中无监督学习代表算法主要有聚类和降维，降维的经典算法是PCA降维算法。

一只程序猿林·2023-01-28 10:14

K近邻聚类算法

K近邻聚类算法k均值（k-means）是聚类算法中最为简单、高效的，属于无监督学习算法核心思想：由用户指定k个初始质心（initialcentroids)，以作为聚类的类别（cluster），重复迭代直至算法收敛基本算法流程

大数据面壁者·2023-01-28 07:15

关键词抽取NLP

2.方法2.1无监督学习-统计类【1】论文：YAKE!

无情的小麻雀·2023-01-28 07:02

1.3-什么是无监督学习？

无监督学习感觉就像让机器自学一样上一篇讲了监督学习，现在我们将介绍第二种主要的机器学习，叫做无监督学习(UnsupervisedLearning)。

吾儿滨滨·2023-01-28 04:06

数据分析实践 - 孤立森林算法

无监督学习是个分类集合的过程，根据特征对输入的数据进行划分，根据数据所属的簇进行预测。实践场景说明：用户阶段性行为数据的判断，如果不采用规则的形式，是否可用算法替代或补充。

Sevsea·2023-01-27 23:34

Python数模笔记-Sklearn（2）聚类分析

首先我们谈谈有监督学习（Supervisedlearning）和无监督学习（Unsupervisedlearning），是指有没有老师，有没有纪委吗？差不多。

youcans·2023-01-27 19:36

Python机器学习--聚类算法--K-means(K-均值）算法

K-means算法的类型与介绍无监督学习的聚类算法；聚类算法是无监督的一种算法、K-means是一种聚类算法；K-means算法的定义所谓聚类问题，就是给定一个元素集合D，其中每个元素具有n个可观察属性

轻窕·2023-01-27 11:20

吴恩达机器学习笔记（自己学的过程进行记录）

计算机通过学习选择适当的模型来模拟这个数据值（比如一次函数或二次函数等）例：房价随面积的变化])1.1.2分类分类问题是离散的值，比如非0即1的情况下图是乳腺癌的分类问题，要么恶性要么良性，是离散的多维的分类问题1.2无监督学习

xiuyvshu·2023-01-27 02:19

监督学习-线性回归（数学建模）

课程地址在courseraML文章目录监督学习VS无监督学习Costfunction梯度下降学习率α\alphaα多元梯度下降特征缩放和均值归一化特征和线性拟合NormalEquation正规方程梯度下降

热带鱼啊·2023-01-26 23:16

《机器学习》1.基础知识

无监督学习：聚类，密度估计，降维。

Gene_Chung·2023-01-26 19:33

数据挖掘复习笔记（二）

从机器学习的角度来看，聚类属于无监督学习，因为它没有事先定义的类别标记。聚类只是从数据的角度，将相似的样本点聚集在

陨落的小白·2023-01-26 13:29

机器学习（一）——基础概念

参考：ysu期末复习资料和老师的课件目录1.机器学习的定义1.1机器学习中的专业术语2.机器学习的发展历程3.监督学习、半监督学习和无监督学习的特点3.1监督学习3.1.1回归问题

三三木木七·2023-01-26 10:30

Datawhale组队学习-机器学习Task1

（1）建立function3.机器学习的相关技术（1）有监督学习（2）半监督学习（3）迁移学习（4）无监督学习（5）结构化学习（6）强化学习Datawhale组队学习-机器学习Task1视频学习链接：李宏毅

SIGH233·2023-01-26 08:53

【数据分析】第三章数据建模及模型评估

第三章数据建模及模型评估数据建模基本术语数据集的监督学习和无监督学习监督学习：监督学习的样本集是既有特征也有结果的数据，即已知输入与输出值。

TTTTolerance·2023-01-25 12:04

【数据分析】(task5)数据建模及模型评估

note有了之前的数据分析，我们也根据数据集判断是监督学习还是无监督学习，并且根据我们的任务、数据样本量、特征稀疏性等进行判断使用什么模型。

山顶夕景·2023-01-25 12:26

有监督学习、无监督学习、半监督学习有什么区别？分别有哪些代表算法？

一、有监督学习、无监督学习、半监督学习的区别有监督学习、无监督学习、半监督学习的概念是非常容易理解的，和字面意思几乎一致，根据有无label进行划分。

Emiliano Martínez·2023-01-25 09:52

【NeurIPS 2020】ᐕ)⁾⁾5篇GNN相关论文

weixin_45519842·2023-01-24 22:06

人工智能——聚类总述

目录1无监督学习的目标2聚类(clustering)2.1欧氏距离2.2曼哈顿距离2.3马氏距离2.4夹角余弦3Sklearn&聚类3.1概述3.2sklearn.cluster4降维4.1概述4.2聚类

荔枝科研社·2023-01-24 16:44

吴恩达机器学习13-聚类

吴恩达机器学习13-聚类1.无监督学习样本不带标记在监督学习中，数据有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，数据没有附带任何标签。

小y同学在学习·2023-01-24 15:12

吴恩达机器学习[14]-无监督学习之 K均值聚类算法

机器学习系统设计无监督学习unsupervisedlearningK-Means算法K-Meansalgorithm优化目标Optimizationobjective随机初始化randominitialization

踏归1234·2023-01-24 15:08

吴恩达机器学习系列五(聚类和降维)

吴恩达机器学习系列五聚类（Clustering）无监督学习K-均值算法优化目标随机初始化选择聚类数降维（DimensionalityReduction）动机一：数据压缩动机二：数据可视化主成分分析问题主成分分析算法选择主成分的数量重建的压缩表示主成分分析法的应用建议聚类

酸菜鱼_2323·2023-01-24 15:37

【2022吴恩达

机器学习（聚类和异常检测）无监督学习--聚类监督学习中，数据集包括输入x和目标输出y无监督学习中，得到一个只有输入x的数据集，但没有目标标签yK-means聚类假设黄点是数据，我们需要把黄点用k-means

lucky_08·2023-01-24 15:33

强化学习、深度强化学习和基于内在动机的深度强化学习

一、前言强化学习(reinforcementlearning,RL)是监督学习、无监督学习之外的另一机器学习范式,通过设置反映目标任务的奖励函数,驱动智能体在与环境的交互与试错中学习能使累计收益最大化的策略

渣渣zheng·2023-01-24 12:47

PCA-principal component analysis

PCA是一种常用的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个由线性无关变量表示的数据，线性无关的变量称为主成分。

思考实践·2023-01-24 11:23

PCA-1 主成分分析--主成分

主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)是一种的常见的无监督学习方法，这一方法利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为少数几个有线性无关变量表示的数据。

丘文波·2023-01-24 11:20

对比学习正负例在干什么？

解决拼图问题是无监督学习中一个非常重要的部分。在对比学习中，原图被当作anchor，打乱后的图片被当作正样本，其余图片被当作负样本对比学习中的互信息？

Vectery·2023-01-24 07:24

FlatNCE：小批次对比学习效果差的原因竟是浮点误差？

PaperWeekly·2023-01-24 07:53

西瓜书机器学习_一二章

第一章学习任务大致可分为两类：有监督学习（分类、回归）和无监督学习（聚类）通常会假设样本空间的采样服从独立同分布原则归纳偏好：与数据集一致的假设可能有多种，好的算法有一定的偏好来在其中进行选择，而不是随机选择

CNGauss·2023-01-23 20:39

molecular-graph-bert（一）

leveragingunsupervisedatomicrepresentationlearningformolecularpropertyprediction，原文解析：MG-BERT|利用无监督原子表示学习预测分子性质|在分子图上应用BERT|GNN|无监督学习

_森罗万象·2023-01-23 13:49

使用AutoEncoder对MNIST手写数据集进行表征学习（pytorch）

AutoEncoder是一种无监督学习方式，包含编码器和解码器两部分组成。AutoEncoder常被用于降维，关于降维可参考该网站。AutoEncoder本质上还是一种线性变换，实现起来也比较简单。

张十八员外·2023-01-23 11:38

Datawhale 2021.7集成学习笔记

站视频高等数学和线性代数概率论和随机过程初步数理统计（极大似然估计）极大似然估计与贝叶斯估计随机过程基础与泊松分布马尔可夫过程、鞅过程与高斯过程拒绝采样和MCMC采样CH2-机器学习基础模型回顾机器学习基础模型回顾-B站视频有监督学习和无监督学习回归问题的

今夜我说·2023-01-23 10:24

Python使用K-means聚类分析

K-means聚类分析文章目录Python使用K-means聚类分析介绍1.集群标签作为特征一、k-均值聚类二、示例-加州住房2.KMeans总结介绍提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：本文将使用所谓的无监督学习算法

生活明朗，万物可爱，人间值得，未来可期·2023-01-23 08:15

详细解读论文 CPC：Representation Learning with Contrastive Predictive Coding

Method:无监督学习并没有label来引导网络学习，就像一个野外长大的孩子，没有大人

Jarrent Wu·2023-01-23 07:33

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