无监督学习第24页

西瓜书习题 - 9.聚类

寻找数据内在的分布结构作为其他学习任务的前驱过程帮助寻找潜在的概念或者类别以上都是2、下面哪一项机器学习任务不属于无监督学习？分类聚类密度估计主成分分析3、聚类问题与下列哪一项监督学习任务更加相近？

加油呀，哒哒哒·2023-01-10 10:46

聚类算法——kmeans

聚类属于无监督学习：训练数据中只有x没有y聚类算法又叫无监督分类，目标是将数据划分为有意义的簇，将所有样本按照K个质心进行聚类质心：一类坐标的平均点聚类过程：先随机选取K个质心，根据质心生成簇，计算簇的质心

单手法拉利·2023-01-10 08:03

无监督学习中数据增强的几种方式

UnsupervisedDataAugmentation1.随机噪声numpy版importrandomimportnumpyasnpdefgaussian_noise(x,noise_variance=(0,0.1),prob=0.5):"""addrandomgaussiannoiseforinputimageArgs:x:inputimagearray,expectedshape:HxWxD

宁眸·2023-01-09 17:59

K-means算法

一、k-means算法流程：K-means是一种重要的无监督学习的算方法，也是聚类算法中的最常用的一种，算法的详细步骤如下：1、在分类前选定K的值，即我们希望将数据集经过聚类得到K个类别；2、从数据集中随机选择

qq_33231969·2023-01-09 15:59

监督学习和无监督学习的区别

从前有一个叫小明的小男孩，他很喜欢吃苹果，为了让他认识苹果，他的妈妈找来一个大苹果、一个小苹果和一个青苹果。妈妈拿起大苹果告诉小明说这是苹果，接着拿起小苹果，告诉小明说这也是苹果，拿起青苹果说不管大小、颜色如何变化，圆圆的、有把的就是苹果。现在小明知道什么是苹果了。在人类和动物感知中，这通常被称为“概念学习”。在人工智能领域，这个过程被称为“监督学习”。几年后，小明不仅认识了苹果，还认识了西红柿、

别走神了·2023-01-09 15:55

对K-means算法的理解

K-means算法是无监督学习的聚类算法，关于无监督学习和聚类不清楚的同学，可以去看我的另一篇博客https://blog.csdn.net/Yyyyy_Lexie/article/details/128588251K-means

别走神了·2023-01-09 15:21

3 机器学习之聚类

学习笔记自，慕课网《Python3入门人工智能》https://coding.imooc.com/lesson/418.html#mid=32716分类问题1.无监督学习机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例

wangwangmoon_light·2023-01-09 13:20

1071svm函数 r语言_R语言机器学习之核心包e1071 - 数据分析

无监督学习：在没有正确结果指导下的学习方式，例如：聚类分析、降维处理等有很多R包可以做机器学习，本文介绍RForML之核心包:e1071一、e1071包简介e107

孔昊旻·2023-01-09 13:43

机器学习第一章引言

文章目录第一章引言（introduction）1什么是机器学习（MachineLearning）2监督学习（supervisedlearning）2.1回归问题2.2分类问题3无监督学习（unsupervisedlearning

NO.7_·2023-01-09 10:42

机器学习应用——监督学习（上）（实例:人体运动状态预测&人体运动状态预测&房价与房屋尺寸关系的线性拟合与非线性拟合&交通流量预测）

前言机器学习应用博客中，将核心介绍三大类学习，即：无监督学习、监督学习、强化学习。

柠檬茶@·2023-01-09 10:34

机器学习简单介绍

简单来说，是一种运用数学公式来对问题进行最优化求解的方法分类一般来说将：机器学习分为两种监督学习无监督学习简单介绍1.监督学习定义：监督学习通常指的是由X映射到Y之间的关系只需要输入X，及可以得到Y，应用实例如下

川&泽·2023-01-08 19:23

初遇机器学习

机器学习分类:监督学习(SupervisedLearning)无监督学习(UnsupervisedLearning)强化学习(ReinforcementLearning,增强学习)半监督学习(Semi-supervisedLearning

绿豆蛙给生活加点甜·2023-01-08 17:07

聚类效果评估——轮廓系数（Silhouette Coefficient）附Python代码

不适用示例前言在机器学习中，无监督学习算法中聚类算法算作相对重要的一部分算法。也常在低资源和无标注的情况下使用。其中KMeans作为聚类算法中的一种，充当着重要的角色。

技术宅zch·2023-01-08 16:34

异常检测算法：孤立森林（isolation forest）的python代码实现

文章目录孤立森林算法简介代码实现可视化孤立森林算法简介孤立森林是一种无监督学习算法，可以用来做anomalydetection。在孤立森林中，递归地随机分割数据集，直到所有的样本点都是孤立的。

土豆面包·2023-01-08 13:44

异常检测之孤立森林（isolate forest）

孤立森林是一种传统的异常检测机器学习算法，他属于无监督学习的boost树模型，对于每棵子树来说，针对数据集的不同特征值

juanjuanyou·2023-01-08 13:43

pytorch利用变分自编码器进行MNIST实战

自编码器是一种无监督学习它的作用：1、降维2、预处理3、可视化4、利用无监督的数据5、压缩（有损）、降噪、超分辨率原理一句话概括，自己训练自己。

爱听许嵩歌·2023-01-08 10:21

机器学习主要类型（五）：系列总结_思维导图（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）

机器学习主要类型（五）：系列总结_思维导图（监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习）______机器学习主要类型系列文章更新完毕，喜欢的朋友可以关注后续其他文章______《机器学习主要类型》系列文章往期回顾

ling零零零·2023-01-08 10:49

无监督学习PCA降维处理和K-means聚类

1、无监督学习没有目标值（变量）的算法常见的无监督学习算法：降维：–主成分分析PCA降维处理聚类：–K-means（k均值聚类）2、主成分分析应用PCA实现特征的降维·定义：高维数据转化为低维数据的过程

Jalen data analysis·2023-01-08 10:47

kmeans聚类_无监督学习PCA降维处理和Kmeans聚类

PCA降维处理和K-means聚类1、无监督学习没有目标值(变量)的算法。

莫名其妙小莫哥·2023-01-08 10:17

机器学习_学习笔记：监督学习和无监督学习

目录监督学习分类回归无监督学习聚类监督学习其基本思想是，我们数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”，再根据这些样本作出预测。

code_carrot·2023-01-08 10:14

无监督学习思维导图--聚类,降维

无监督学习无监督学习无监督学习----sklea--降维基于聚类的整图分割示例K-means聚类算法无监督学习无监督学习----sklea–降维基于聚类的整图分割示例K-means聚类算法写了一点点哈哈

数据闲逛人·2023-01-08 10:13

小样本学习论文阅读 | Confess: A framework for single source cross-domain few-shot learning, ICLR 2022 poster

本文认为：1)无监督学习可以缓解监督崩溃问题，并且训练得到的模型可以更好地推广到目标域中。2)因为源数据集和目标数据集之间存在很大差异，因此对源任务有用的特征可能对目标任务没有帮助，甚至有害。

RitaRao·2023-01-08 10:38

聚类算法

AutismPatiente·2023-01-08 10:06

机器学习问题汇总（分类篇）

监督学习和无监督学习的区别监督学习的训练数据拥有标记信息，无监督学习的没有标记信息，分类和回归是监督学习的代表，聚类是无监督学习的代表。

白炎灵·2023-01-08 10:55

统计学习方法：第一章统计学习及监督学习概论

统计学习方法第一章统计学习及监督学习概论1.1统计学习1.2统计学习的分类1.2.1基本分类1、监督学习2.无监督学习3.强化学习4.半监督学习和主动学习第一章统计学习及监督学习概论监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题

xiao52x·2023-01-08 10:22

《统计学习方法》第一章：统计学习方法概论

监督学习与无监督学习的主要区别在于训练数据集有没

乐乐什么都有·2023-01-08 10:51

吴恩达机器学习课后作业——K-means 和PCA（主成分分析）

数据集下载位置(包含吴恩达机器学课后作业全部数据集)：data二、作业分析1、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，“监督”的意思可以直观理解为“是否有标注的数据

荭凯·2023-01-08 02:57

吴恩达《机器学习》——KMeans聚类算法

KMeans聚类算法1.无监督学习与KMeans算法2.算法原理2.1一种中心点初始化的方案3.Python实现3.1KMeans实现图像压缩数据集、源文件可以在Github项目中获得链接:https:

Ace2NoU·2023-01-08 02:19

聚类算法总结

训练深度学习网络分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。聚类算法属于无监督学习的范畴，总结的算法有K-Means、MeanShift、DBSCAN、GMM、凝聚层次聚类、图团体检测。

midori_27·2023-01-08 00:08

【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：高斯聚类GaussianMixture

无监督学习：【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：Kmeans聚类算法及聚类效果评估【机器学习】使用scikitLearn对数据进行聚类：Kmeans聚类算法的应用及密度聚类DBSCAN

颢师傅·2023-01-08 00:35

常用机器学习算法优缺点总结

本文梳理了有监督学习和无监督学习的两个方面，列举了其中几种算法，总结它们的优缺点，分享给你。

小明是谁鸭·2023-01-07 20:03

ICCV 2019丨微软亚研院精选论文解读

递归级联网络：基于无监督学习的医学图像配准RecursiveCascadedNetworksforUnsupervisedMedicalImage

我爱计算机视觉·2023-01-07 19:24

机器学习-Sklearn（第三版）Day9 回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归

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。

小浩码出未来！·2023-01-07 19:13

白话机器学习算法

才写一点点，更新中...参考书籍：《白话机器学习算法》目录：第一章基础知识知识预览：常见的三类算法无监督学习指训练模型用的数据没有人工标注的标签信息，通俗的讲就是在“没有老师指导”的情况下，靠“学生”自己通过不断地探索

yonuyeung·2023-01-07 19:09

【学习笔记】利用chatGPT入门机器学习（附代码）

机器学习算法可以用很多方法分类，但一种常见的分类方法是根据算法是监督学习、无监督学习还是半监督学习。监督学习算法在标记数据上训练，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。

Almond_02·2023-01-07 18:01

Python Spark 机器学习与Hadoop 大数据（1）学习笔记一

训练数据（监督学习）分为：Feature（数据特征）Label（数据标签，预测目标）机器学习分类：监督学习：有Feature,有Labul,无监督学习：有Feature，无L

停止的闹钟·2023-01-07 14:09

Python机器学习基础教程

文章目录监督学习与预处理无监督学习的类型数据集变换聚类无监督学习的挑战预处理与缩放应用数据变换对训练数据和测试数据进行相同的缩放预处理对监督学习的作用降维、特征提取与流形学习主成分分析将PCA应用于cancer

小小小方·2023-01-07 13:57

干货！手把手教你利用 LSTM 模型预测亚马逊股票价格

无监督学习方法主要包括聚类。在日常工作中，预测(回归)是我们经常用到的场景。今天我将手把手分享一个实战项目：如何使用长期记忆(LSTM)预测

我爱Python数据挖掘·2023-01-07 11:38

10种顶流聚类算法Python实现（附完整代码）

聚类或聚类分析是无监督学习问题。它通常被用作数据分析技术，用于发现数据中的有趣模式，例如

Python正在输入中......·2023-01-07 08:28

机器学习（三）K-means聚类（手肘法、轮廓系数、可视化代码）

K-means聚类聚类是无监督学习当中非常重要的一部分，能够在没有标签的情况下将数据分类。说到聚类，最常用也是最重要的一个算法就是K-means算法。

爱踢球的猕猴桃·2023-01-07 08:46

机器学习 scikit-learn 算法分类

机器学习scikit-learn算法分类监督学习（预测）分类(目标值离散型)k-近邻算法贝叶斯分类决策树与随机森林逻辑回归神经网络回归(目标值连续型)线性回归岭回归标注隐马尔可夫模型无监督学习聚类k-means

路和远方·2023-01-07 06:19

AI与艺术——图像生成网络经典算法

生成模型是一种训练模型进行无监督学习的模型，即，给模型一组数据，希望从数据中学习到信息后的模型能够生成一组和训练集尽可能相近的数据。

知来者逆·2023-01-07 06:46

Wasserstein GAN

文章目录WassersteinGAN1.简介2.不同的距离3.WassersteinGAN4.实验结果4.1实验程序4.2有意义的损失度量4.3改善稳定性5.相关工作6.结论1.简介本文所关注的问题是无监督学习问题

wanttifa·2023-01-06 17:43

python层次聚类diana_机器学习-层次聚类（划分聚类）

层次聚类(划分聚类)聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小；属于无监督学习。

weixin_39920403·2023-01-06 13:37

sklearn实战-----9.sklearn中的线性回归大家族