无监督学习

kmeans从0到1

我能帮你把相近的数据分成一类，最终得到很多个类如下图，kmeans会帮我们把左边的点分成一类，右边的点分成一类，前置知识说白了监督学习和现在大部分的深度学习一样，需要训练样本并且一通训练后能推测或判断新的一个输入，而无监督学习比如
WAWA战士·2023-01-05 14:33

算法设计：基于密度的聚类方法

由于数据的类型和大小已经超出了人们传统手工处理的能力范围，聚类，作为一种最常见的无监督学习技术，可以帮助人们给数据自动打标签，已经获得了广泛应用。
奔跑着的孩子·2023-01-05 02:30

【人工智能】机器学习基础速览

机器学习基础速览目录机器学习基础速览机器学习的特点机器学习典型任务机器学习算法分类(1)监督学习(2)无监督学习(3)半监督学习(4)强化学习机器学习算法的整体流程数据预处理脏数据数据的转换特征选择特征选择方法
萌狼蓝天·2023-01-04 14:39

神经网络的学习算法

2.无监督学习输入模式进入网络后，网络按照预先设定的规则（如竞争规则）自动调整权重，使网络具有模式分类等功能。3.再励学习介于上述两者之间的一种学习方法。
AquilaEAG·2023-01-04 12:10

大数据在电力行业的应用案例100讲（十四）-基于CBLOF算法的用电异常用户识别

本文运用用户尖、峰、平、谷各个时间段的日电量数据，提出一种无监督学习算法识别用电异常用户，简单高效助力电网企业日常计量的异常数据治理方法。
格图素书·2023-01-04 09:25

大数据分析笔记 (3) - 聚类(clustering)

大数据分析笔记-聚类监督学习和无监督学习K-mean聚类算法用例应用步骤确定k的值(簇类的个数)诊断注意事项基于密度的聚类(DensitybasedClustering)DBSCAN步骤特点什么情况下表现不佳
王踹踹·2023-01-04 08:28

divisive clustering_机器学习12 -- 无监督学习之线性模型（clustering、PCA、MF）

1无监督学习总览我们都知道，有监督数据是十分宝贵的。一般来说我们获取data很容易，但获取label却比较困难。因此，无监督学习在机器学习中十分关键。
weixin_39552317·2023-01-04 08:27

K-means在Python中的实现

K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低
weixin_33834910·2023-01-04 07:03

kmeans算法python源码_详解K-means算法在Python中的实现

K-means算法简介K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低
weixin_40008566·2023-01-04 07:03

CVPR 2017|SfMLearner：单目视频中深度和姿态估计的无监督算法

作者提出了一个单目相机的视频序列进行深度估计与运动估计，作者的方法是完全无监督的，端到端的学习，作者使用了单视角深度网络和多姿态网络，提出了一个图像（predict）与真实的下一帧（goundturth）计算loss，作为无监督的依据，实现无监督学习
落叶随峰·2023-01-04 04:16

Machine Learning机器学习入门

机器学习算法是能够将决策过程自动化的算法，决策过程是从已知的示例中泛化得到的：监督学习（supervisedlearning）：用户将成对的输入和预期的输出提供给算法，算法找到方法根据给定输出算出预期输出无监督学习
凡凡不知所错·2023-01-03 21:11

【补充知识】生成模型（generative model）和判别模型（discriminative model）、贝叶斯学派和概率学派

（supervisedlearning）：从标注数据中学习预测模型的机器学习问题概念：输入空间、输出空间、特征空间（有时候不区分于输入空间），联合概率分布（P(X,Y)），假设空间（X→Y的映射集合）无监督学习
ViviranZ·2023-01-03 18:16

聚类及其相似性度量

大家一定迷糊聚类和分类到底有什么区别，这里就离不开监督学习与无监督学习，下面一一为大家介绍。一、监督学习与无监督学习我是以最简单的方式来区分监督学习和无监督学习的。
奶茶可可·2023-01-03 17:15

jaccard相似度_聚类（一）：相似性度量

在前两篇学习理论和降维的中，我们这么理解无监督学习：在没有数据标签的情况下，我们总是通过学习数据集合上的某些性质或结构来完成我们预定的任务，而这些性质或结构总是通过显式或隐式地学习数据集合的分布来得到，
weixin_39785524·2023-01-03 17:12

7.聚类分析，相似度度量，模型评估

1.无监督学习机器学习算法可分为监督学习(Supervisedlearning)和无监督学习(Unsupervisedlearning)。监督学习常用于分类和预测。
⁠脱欢·2023-01-03 17:33

关于GNN、GCN、GraphSage（1）--GNN

1）DeepWalk：第一个无监督学习节点嵌入的算法。---------随机生成图节点序列。然后对该序列进行Word2vec。
Okay灬·2023-01-03 17:01

python算发必须有输出吗_机器学习Python算法应用，监督学习、无监督学习等！

本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用，介绍利用python的生态环境，使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题，而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大家使用机器学习来处理和分类与回归模型相关的问题。每个算法模型都介绍其较为通用且实用的建模过程，力争使基础较差的读者也能无障碍利用python来使用机器学习算法。1初识机器学习1.1什么是机器学
weixin_39743064·2023-01-03 11:57

【笔记】【机器学习基础】非负矩阵分解

非负矩阵分解非负矩阵分解(NMF)是一种无监督学习算法，目的在于提取有用的特征，工作原理类似于PCA，可以识别出组合成数据的原始分量，也可以用于降维，通常不用于对数据进行重建或者编码。
'VeNus·2023-01-03 11:18

电商评论数据聚类实验报告

冯煜博目录实验目的整体思路数据介绍代码与实验步骤4.1爬虫代码4.2数据清洗4.3分词4.4去停用词4.5计算TF-IDF词频与聚类算法应用4.6生成词云图实验结果5.1词云图5.2聚类结果分析不足与反思参考资料1.实验目的掌握无监督学习问题的一般解决思路和具体解决办法
weixin_30519071·2023-01-03 10:20

机器学习基础知识

一、监督学习与无监督学习1、监督学习（分类与回归）监督学习需要具有标签（label）的训练数据。如做分类，你需要先对训练数据做标记，然后才能训练模型将数据分成标记类。
轩儿毛肚·2023-01-02 16:00

机器学习算法--python--sklearn--后续神经网络

机器学习算法1概念机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强公式
William Cai·2023-01-02 12:10

一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习这四种深度学习方式...

一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，计算机视觉战队将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。除此之外，计算机视觉战队将分享文献中经常碰到的术语，并提供与数学相关的更多资源。监督学习（SupervisedLearning）监督学习是使用已知正确答案的示例来训练网络的。想象一下，我们可以训练一个网络，让其从照片库中（其中包含你父母的照片）识别出你
计算机视觉研究院·2023-01-02 11:59

一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种方式

有关数学相关问题，请参阅这个斯坦福大学的教程，其中包含监督和无监督学习，内含代码示例。监
charleswangzi·2023-01-02 11:57

GPT1、GPT2、GPT3原理

文章目录GPT-1：无监督学习GPT-1原理介绍预训练模型（无监督）fine-tuning（有监督）小结GPT-2：多任务学习GPT-2的改进模型参数为什么GPT-2能够适应多任务？
ywm_up·2023-01-02 10:35

监督学习、无监督学习、半监督学习、自监督学习的区别与联系

缺点：标签很难获取，且提取的特征依赖于标签（即特定任务），而不是数据本身的特征无监督学习：所有数据都没有标签，通过Encoder-Decoder结构对输入进行编解码操作，解码输出的结果与原始输入图像对比计算
DopplerBoy·2023-01-02 10:28

自监督学习之对比学习

因此，大多数时候，我们称之为无监督预训练方法或无监督学习方法，严格上讲，
jzwei023·2023-01-02 10:56

对比学习(Contrastive Learning) (1)

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations》《WhatMakesforGoodViewsforContrastiveLearning》对比学习的思想起源于无监督学习
weiweiweimengting·2023-01-02 09:39

中国大学mooc胡浩基老师机器学习第一章单元试题

第1题-单选给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于（A）A.监督学习B.强化学习C.半监督学习D.无监督学习第2题-单选机器学习进行的第一步是（D）A.交叉验证B.数据收集C.模型训练D.特征提取第
sunshine萝卜·2023-01-01 14:53

吴恩达《机器学习》课程笔记

机器学习机器学习分类：主要分为监督学习和无监督学习两类。
遠坂凜·2023-01-01 13:16

SVM之非线性分类

同样无监督学习，就是数据没有被打上分类标签，这可能是因为我们不具备先验的知识，或者打标签的成本很高。所以我们需要机器代我们部分完成这个工作，比如将数据进行聚类
vigor_lee·2023-01-01 08:47

使用PCA进行特征降维

特征降维：特征降维是无监督学习的另一个应用，目的有二：其一，我们会经常在实际项目中遭遇特征维度非常之高的训练样本，而往往又无法借助自己的领域知识人工构建有效特征；其二，在数据表现方面，我们无法用肉眼观测超过三个维度的特征
gulie8·2022-12-31 17:44

【机器学习】无监督学习中的异常检测算法及其原理

系列文章目录第十五章Python机器学习入门之无监督学习算法目录系列文章目录文章目录一、什么是异常检测1发生异常事件2我们怎么可以使用算法来处理这个问题呢？
晓亮.·2022-12-31 16:24

【机器学习笔记8】K-mean聚类实现与应用

根据分好的簇重新计算质心步骤4：组合K-mean各模块绘图主函数（含数据标准化）运行结果：使用K-mean进行图像压缩数据预处理压缩图像绘制图像使用sklearn实现K-meanK-mean算法的缺点前言：请确保已知晓无监督学习和聚类的定义
Twilight Sparkle.·2022-12-31 15:59

Glove模型详解

目录Glove模型总结Glove模型GloVe(GlobalVectors)模型认为语料库中单词出现的统计(共现矩阵)是学习词向量表示的无监督学习算法的重要资料。
big_matster·2022-12-31 15:49

Glove模型的原理与代码

4.损失函数的获取三、代码部分1.词表映射2.词嵌入3.训练函数4.输出结果总结一、背景 GloVe模型即GlobalVectors模型，该模型认为语料库中单词出现的统计(共现矩阵)是学习词向量表示的无监督学习算法的重要资料
zaiziwamei·2022-12-31 15:15

机器学习（ML）（一）——机器学习简介

2、机器学习的数据集：数据集由特征值+目标值3、机器学习的算法分类：监督学习：目标值：类别-分类问题K近邻、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题线性回归，岭回归无监督学习
精分天秤座的mystery·2022-12-31 06:08

无监督学习

无监督学习的含义现实生活中常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，在建模的过程中希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。
0KI0·2022-12-30 22:27

【机器学习】几种常见的无监督学习算法

几种常见的无监督学习算法1.PCA降维是指在保留数据特征的前提下，以少量的变量表示有许多变量的数据，这有助于降低多变量数据分析的复杂度。
皮皮要HAPPY·2022-12-30 22:54

机器学习方法的基本分类

目录1、监督学习（supervisedlearning）2、无监督学习（unsupervisedlearning）3、强化学习（reinforcementlearning）4、半监督学习（semi-supervisedlearning
宁静_致远_·2022-12-30 20:09

用python对数据进行主成分分析、类概念描述及特征化分析-实验报告

数据源、代码相关文章：https://blog.csdn.net/Coral__/article/details/128483047一、主成分分析（PCA）1.理论学习无监督学习就是没有y，
sov_cc·2022-12-30 19:31

基于matlab的Qlearning强化学习室内路径规划控制算法仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.MATLAB仿真源码1.算法概述强化学习与监督学习不同之处在于,它不需要教师信号,又不同于仅能完成极其有限功能的无监督学习在学习过程中得不到任何提示,它强调与环境的交互过程中获得评价性反馈信号
Simuworld·2022-12-30 18:40

MoCo翻译 Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 翻译

这使我们能够动态地构建一个大而一致的字典，从而促进对比无监督学习。MoCo在通用的线性协议下表现出了具有竞争力的ImageNet分类结果。更重要的是，MoCo学习到的表征能很好的转移到下游任务中去。
jjw_zyfx·2022-12-30 10:37

MoCo：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning 论文笔记

1ABSTRACT理论贡献：提出用于无监督视觉表示学习的动量对比度（MoCo），从作为字典查找的对比学习的角度来看，构建了带有队列和移动平均编码器的动态字典，可以动态地构建大型且一致的词典，促进对比性无监督学习
New WR·2022-12-30 10:33

10个Python实现的最频繁使用的聚类算法

聚类数据集3、亲和力传播4、聚合聚类5、BIRCH6、DBSCAN7、K均值8、Mini-BatchK-均值9、均值漂移聚类10、OPTICS11、光谱聚类12、高斯混合模型三、总结大家好，聚类或聚类分析是无监督学习问题
·2022-12-30 07:47

3w+深度盘点：机器学习面试知识点梳理！

机器学习主要分为监督学习和无监督学习。有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。
我爱Python数据挖掘·2022-12-29 23:28

机器学习-有监督无监督

前言根据学习任务的不同可将统计学习分为监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、主动学习监督学习本质是学习输入输出之间映射的统计规律，好比先带人工智障认一遍那些是好瓜那些是坏瓜，让后再给人工智障一批瓜让它识别出那些是好瓜那些是坏瓜
阿孟dede·2022-12-29 22:14

【数据挖掘】

（★★★★★）有监督学习和无监督学习有监督学习指的是，通
TM 2.0·2022-12-29 17:53

03_01 python机器学习_第三章无监督学习与预处理

第三章无监督学习与预处理第二章监督学习中介绍了不少训练模型,这些模型都需要喂数据,调试参数以达到预想结果,由于模型理解相对较复杂,因此使用独立章节学习总结.而第三章内容衔接比较紧凑因此合并学习.第二章内容属于监督学习部分
辛　欣·2022-12-29 14:28

【sklearn第十二讲】最近邻

机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（入群联系qq：2279055353）sklearn.neighbors提供了一组基于邻居的有监督和无监督学习方法。
Goodsta·2022-12-29 14:55

10个最频繁使用的聚类算法 Python 实现（附完整代码）

大家好，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，例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择，对于所有情况，没有单一的最佳聚类算法。
Python数据开发·2022-12-29 13:14
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