无监督学习

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

接收的5篇GNN相关论文.分别为：1.随机游走图神经网络2.图神经网络中基于路径积分的卷积和池化算法3.大型随机图上的图卷积网络的收敛性和稳定性4.ErdősGoesNeurical：一种图上组合优化的无监督学习框架
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原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络自SimCLR[1]在视觉无监督学习大放异彩以来，对比学习逐渐在CV乃至NLP中流行了起来，相关研究和工作越来越多。
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

python中文文本聚类_使用K-means及TF-IDF算法对中文文本聚类并可视化

对于无监督学习来说，聚类算法对于数据挖掘、NLP处理等方向都有着非常重要的地位。
weixin_39826971·2023-01-22 07:32

吴恩达机器学习 day01初识机器学习

02无监督学习无监督学习也会给一个数据集，但是数据集不包括正确答案(里面的数据要么都有相同的标签要么都没有标签)。无监督学习会将数据分为一个个不同的簇，这
念～旭·2023-01-21 21:30

吴恩达机器学习day10（聚类(Clustering)）

聚类一.无监督学习：应用：二.K-均值算法三.优化目标四.随机初始化五.选择聚类数一.无监督学习：聚类算法，非监督学习算法在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界
晨沉宸辰·2023-01-21 21:27

吴恩达机器学习day1（了解机器学习）

监督学习[1]定义[2]了解[3]基本思想无监督学习定义：例子：总结：前言了解机器学习【1】常见的机器学习的体现：打开谷歌、必应搜索到你需要的内容，正是因为他们有良好的学习算法。
晨沉宸辰·2023-01-21 21:26

无监督学习与监督学习的区别

1、什么是无监督学习？无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。利用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。
天主极乐大帝·2023-01-21 17:49

监督学习和无监督学习的区别（机器学习）

机器学习主要分为两类监督学习无监督学习两者的区别主要是是否需要人工参与数据结果的标注监督学习：教计算机如何去完成预测任务（有反馈），预先给一定数据量的输入和对应的结果即训练集，建模拟合，最后让计算机预测未知数据的结果
BUFFER.pwn·2023-01-21 17:47

监督学习与无监督学习的基本概念

机器学习中存在着三类模型，有监督学习、无监督学习和半监督学习，他们有何区别呢？其实有无标签是区分监督学习与无监督学习的关键，这里的有无标签，指的是有没有事前确定标签。
你好，明天，，·2023-01-21 17:17

监督学习和无监督学习

机器学习1.机器学习是什么2.监督学习举例说明：回归问题分类问题3.无监督学习举例说明：聚类问题非聚类问题提示：该文是基于吴恩达老师机器学习视频总结1.机器学习是什么计算机程序从经验E中学习解决某一任务
only demo·2023-01-21 17:46

聚类算法总结

聚类在无监督学习中，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。在这类任务中，常用的算法是聚类(cluster)算法。
uncle_ll·2023-01-21 16:33

[读书笔记]机器学习：实用案例解析（8）

无监督学习：发掘数据中的结构，但没有任何已知答案指导主成分分析（PrincipleComponentsAnalysis,PCA）：根据每一列包含原始数据信息的多少，对源数据进行排序，排在第一列的成为第一主成分
weixin_33721344·2023-01-21 15:20

机器学习06：决策树学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习09：无监督学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习10：集成学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习12：演化学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习05：神经网络学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习07：贝叶斯学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习08：最近邻学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:18

机器学习03：线性回归与多分类学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:48

机器学习02：模型评估

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习04：支持向量机

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 13:47

机器学习11：代价敏感学习

01：绪论机器学习02：模型评估机器学习03：线性回归与多分类学习机器学习04：支持向量机机器学习05：神经网络学习机器学习06：决策树学习机器学习07：贝叶斯学习机器学习08：最近邻学习机器学习09：无监督学习机器学习
非妃是公主·2023-01-21 12:45

第一章-机器学习简介 深度之眼_吴恩达机器学习作业训练营

目录专栏简介：一，机器学习简介1.1机器学习定义1.1机器学习的重要性1.2应用领域二、监督学习三、无监督学习四、总结专栏简介：本栏主要内容为吴恩达机器学习公开课的学习笔记，以及深度之眼的吴恩达机器学习作业训练营
凡尘维一心·2023-01-21 09:32

【吴恩达机器学习-笔记整理】课程知识点汇总（按视频章节）与学习笔记分享（附链接）

目录：前言一、分享二、课程学习一览（章节知识点总结）1、章节目录及知识点整理2、对应章节学习笔记文章链接二、课程重点总结1、监督学习2、无监督学习3、特定的应用和话题4、构建机器学习系统的建议❤️❤️❤️
怪&·2023-01-21 08:17

吴恩达2022机器学习课程评测来了！

MachineLearningSpecialization主要包括3门课：监督机器学习：回归与分类高级学习算法无监督学习，推荐系统
Datawhale·2023-01-21 08:47
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