无监督学习

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

【深度学习复习】重要知识点四

目录无监督学习domainadaptation（迁移学习）样本自适应特征自适应模型自适应零样本学习（Zero-ShotLearning）RNN为什么会梯度消失和爆炸消失还是爆炸具体分析SENetSENet
拟禾·2023-01-21 02:27

吴恩达机器学习系列课程笔记——第十四章：降维(Dimensionality Reduction)

p=79这个视频，我想开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。
Lishier99·2023-01-20 17:30

吴恩达机器学习课程12——无监督学习

目录k-means聚类输入算法类别不明显优化目标随机初始化选取聚类数量如有不妥，请不吝指正~k-means聚类k-means聚类是当下比较火的一个无监督学习算法。
CtrlZ1·2023-01-20 17:26

吴恩达机器学习（十六）—— 聚类

1.无监督学习：简介2.K-均值算法3.优化目标4.随机初始化5.选择聚类数1.无监督学习：简介  在典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界。
大彤小忆·2023-01-20 17:50

《深入浅出数据科学》[美]斯楠·奥兹德米尔（Sinan Ozdemir）读书笔记

经验法则第8章高等统计学点估计法置信区间假设检验第9章数据可视化第10章机器学习监督学习无监督学习强化学习线性回归Logistic回归哑变量第11章树上无预言，真的吗？
什么网名好记·2023-01-20 14:43

机器学习Day1--机器学习方法

一.无监督学习训练数据集没有标注，需要根据样本进行统计规律分析二.半监督学习结合少量有标注的训练数据和大量未标注的训练数据进行数据的分类学习两个基本假设：（1）聚类假设：处于相同聚类的样本很大可能拥有相同的标记
千金裘换酒·2023-01-20 01:38

机器学习--day1

根据训练数据是否拥有标记信息，学习可分为监督学习和无监督学习，前者代表是分类和回归，聚类是后者代表。机器学习
园游会长·2023-01-20 01:30

机器学习算法分类

（称作分类）目标值为类别（离散的/文本，人为定义判断条件）–分类问题目标值为连续型的数据（可以无限精确的数值）–回归问题分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归回归：线性回归、岭回归无监督学习
zhangrunqiao17·2023-01-19 20:06

吴恩达机器学习Day1

2.机器学习的两种主要类型是监督学习和无监督学习。
Tezzz·2023-01-19 12:43

Semi- Supervised learning (SSL)半监督学习常用的算法

写在前面的话：持续更新机器学习一般分为三种：全监督学习，半监督学习和无监督学习。
MacalDan·2023-01-19 12:02

伪标签汇总

与完全的无监督学习相比，半监督学习拥有部分的标注数据和大量的未标注数据，更加适合现实场景和竞赛场景。
Mark_Aussie·2023-01-19 12:00

吴恩达机器学习课程笔记(英文授课) Lv.1 新手村（回归）

主要的机器学习算法的分类1-3有监督学习及常用算法1.定义2.两种数据类型补充：categoricaldata离散（分类型）数据与numericaldata连续（数值型）数据3.有监督学习与回归问题、分类问题的关系1-4无监督学习
玉一·2023-01-18 12:01

吴恩达 机器学习课程笔记

吴恩达机器学习课程笔记学习视频第1章1-2什么是机器学习1-3监督学习(supervisedlearningalgorithm)1-4无监督学习(unsupervisedlearningalgorithm
那胖手在星球表面缓慢移动·2023-01-18 11:24

CS231n学习笔记（十三）

CS231n学习笔记（十三）：生成式模型（无监督学习）有无监督学习对比有监督学习无监督学习对比生成式模型（GenerativeModels）PixelRNN/CNN（显式密度估计）变分自编码器（VariationalAutoencoder
HINJ·2023-01-18 11:00

监督，无监督以及自监督之间的区别

首先比较监督和无监督学习，其最主要的区别在于模型在训练时是否需要人工标注的标签信息。
yhblog·2023-01-17 19:09

热点科普 | 自监督视觉特征学习

它是无监督学习的一个分支，其最大特点是不依赖人工标注的数据标签直接从原始数据中自动学习有区分度的特征表示。
我爱计算机视觉·2023-01-17 19:09

01机器学习基础

人工智能、机器学习、深度学习之间的关系二、机器学习概述1.基本概念2.损失函数（LossFunction）：3.过拟合和欠拟合三、机器学习方法分类1.有监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习
心之所向h·2023-01-17 15:30

DBSCAN: 基于密度对空间含噪声数据中不规则形状进行聚类

聚类算法是机器学习中使用频率较高的无监督学习方法，不需要样本标签，就可以将其进行分类，常常作为其他学习任务的前期粗加工。
ScienceLi1125·2023-01-17 14:37

生成对抗性网络（GAN）

原始的GAN是一种无监督学习方法，巧妙的利用“博弈”的思想来学习生成式模型。1GAN的原理GAN的基本原理很简单，其由两个网络组成，一个是生成网络G（Generator），另外一个是判别网络D
DaYinYi·2023-01-17 10:35

什么是对抗网络，对抗网络能干什么，对抗网络简述。

一、什么是对抗网络：生成式对抗网络（Generativeadversarialnetwork,GAN）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
Aɢᴀɪɴ . ·2023-01-17 10:34

自我监督学习和无监督学习_弱和自我监督的学习-第1部分

自我监督学习和无监督学习有关深层学习的FAU讲义(FAULECTURENOTESONDEEPLEARNING)ThesearethelecturenotesforFAU’sYouTubeLecture“
weixin_26752765·2023-01-17 10:17

好像还挺好玩的GAN1——Keras搭建简单GAN生成MNIST手写体

什么是GAN生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。在GAN模型中，一般存在两
Bubbliiiing·2023-01-17 09:10

【吴恩达机器学习笔记】第1周 - 线性回归与代价/成本函数

生成一个函数（h），这个函数可以输入x，产出y所以机器学习的关键在于：1、选择正确的算法，选择算法之后，函数h的形态就确定了，但是参数未知2、确定函数h的参数值：监督学习：通过训练集的x和y，共同确定参数值无监督学习
Sun_Weiss·2023-01-17 09:01

什么是强化学习

强化学习是一种学习方式，跟监督学习、无监督学习并列的学习方式，需要跟环境进行交互，然后更新参数。
Jumi爱笑笑·2023-01-17 00:46

强化学习（一）：Q-learning，附源码解读

强化学习（一）：Q-learning，附源码解读Q-learning强化学习与有监督学习和无监督学习为机器学习的三个方向，它主要解决的是决策问题，尤其是连续决策问题。
wweweiweiweiwei·2023-01-16 18:43

qpython 教程_极简Qlearning教程（附Python源码）

极简Qlearning入门教程在当前的机器学习中，主流方向为有监督学习、无监督学习以及强化学习，今天我想介绍的就是强化学习的一个小入门Qleaning算法。
一筐猪的头发丝·2023-01-16 18:12

机器学习——基础知识(1)

机器学习文章目录机器学习基础知识模型拟合程度常见的模型指标模型特征工程基础知识统计学习或机器学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习。有时还包括半监督学习、主动学习。
Aure219·2023-01-16 17:06

1-吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程，监督学习

课程【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕】AI应用搜索引擎社交图片分享，分类电影推荐语音识别垃圾邮件识别气候变化优化风力发电医疗诊断工业质检自动驾驶通用AIAI方法监督学习、无监督学习
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-16 17:33

吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习

1.吴恩达机器学习课程笔记：监督学习、无监督学习吴恩达机器学习系列课程：监督学习吴恩达机器学习系列课程：无监督学习仅作为个人学习笔记，若各位大佬发现错误请指正机器学习的学习算法：监督学习、无监督学习、半监督学习
Uncertainty!!·2023-01-16 17:31

pagerank算法_PageRank算法详解

PageRank算法是图的链接分析（linkanalysis）的代表性算法，属于图数据上的无监督学习方法。
weixin_39680609·2023-01-16 15:51

SwAV：通过对比聚类匹配实现视觉特征的无监督学习

原文：CaronM,MisraI,MairalJ,etal.Unsupervisedlearningofvisualfeaturesbycontrastingclusterassignments[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2020,33:9912-9924.源码：https://github.com/facebookresear
Civisky·2023-01-16 11:56

有监督学习,无监督学习,半监督学习和强化学习

什么是机器学习:如果计算机程序可以从经验E中学习有关某类任务T和绩效指标P的信息，并且计算机对T中任务的绩效（由P衡量）随经验E的提高而有所提高,那么这个过程就可以被称作是机器学习了.其实机器学习的过程和人学习的过程很相似,想想高考前我们刷过的那些题,所谓的经验E就是经过不断的刷题让我们不断提高的做题技巧和知识掌握率,通过不断的重复刷题这个动作使经验E增多,为了在最后的任务T中取得好的成绩,也就是
敲来敲去CC·2023-01-16 11:56

机器学习（Machine learning，ML） 学习笔记（区分监督学习与半监督学习）

1机器学习分类根据训练样本和反馈方式的不同，机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习、强化学习和迁移学习六类。
czmjy·2023-01-16 11:23

监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习和对比学习

目录一、监督学习二、半监督学习三、无监督学习3.1.聚类算法3.2.降维算法3.3.异常检测3.4.自动编码器3.5.生成模型3.6.关联规则学习3.7.自组织映射(SOM)四、自监督学习4.1.基于上下文
云隐雾匿·2023-01-16 11:22

毕业设计Week1

Keywords：深度学习模型，无监督学习，（至
：好好好·2023-01-16 09:11

机器学习（李航统计学习方法）

目录绪论-资料介绍绪论-频率派vs贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践1-特征缩放梯度下降法实践
快乐的阿江江·2023-01-16 08:01

李航老师新作《机器学习方法》上市了！附购买链接

第二版增加了一些常用的无监督学习方法，由此本书涵盖了传统统计机器学习方法的主要内容。前段日子，李航老师在微博上公布了新作《机器学习方法》，现在上市了！
风度78·2023-01-16 08:00
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