无监督学习第31页

聚类算法及其应用

1.聚类算法都是无监督学习吗?什么是聚类算法？聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。

CAIC00513·2022-12-15 08:48

【Pytorch基础教程32】基于transformer的情感分类

BERT是一个无监督学习的过程，可通过MLM和NSP两种预训练任务实现无监督训练的过程。

山顶夕景·2022-12-15 07:08

tensorflow学习笔记（十一）：DCGAN生成手写体数字（MNIST）

文章目录一、DCGAN简介二、主要函数三、项目实战一、DCGAN简介DCGAN是将CNN与GAN的一种结合，这是第一次在GAN中使用卷积神经网络并取得了非常好的结果，弥合CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距

陈小虾·2022-12-15 01:43

Datawhale十月组队学习--《李宏毅机器学习》--Task01

提示：机器学习原链接文章目录前言一、什么是机器学习二、机器学习相关的技术2.1监督学习2.2半监督学习2.3无监督学习2.4迁移学习2.5监督学习中的结构化学习2.6强化学习总结前言第三次组队学习，

二进制研究员·2022-12-14 16:45

机器学习-预备知识

Trainingdata)：用来训练，构建模型验证集(Validationdata)：模型训练阶段判断模型的好坏测试集(Testdata)：评估模型的好坏学习方式监督学习：从标注数据中学习预测模型的机器学习的问题无监督学习

@玉面小蛟龙·2022-12-14 16:09

周志华机器学习（西瓜书）第一章绪论

（2）无监督学习：无标记，包括聚类（对训练集进一步分组）（三）一些理论1.奥卡姆剃刀理论：多个假设与观察一致，选择最简单的。2.NFL（没有免费的午餐）：无论学习算法如何，期望性都相

骑士GG·2022-12-14 15:20

9 机器学习（12-14）

文章目录1数据科学2机器学习的定义3监督学习与无监督学习3.1监督学习与无监督学习的区别3.2监督学习3.3无监督学习4K近邻算法4.1选择合适的k值：交叉验证4.2KNN的优缺点：4.3KNN的应用5

流动的风与雪·2022-12-14 15:59

机器学习——K-Means聚类算法及其应用

概括首先说一下聚类，多用于机器学习中的无监督学习，通俗来说是将具有相似性的数据分为多类（在相似的基础上收集数据来分类）。

L_imbo·2022-12-14 12:21

python 聚类_10种Python聚类算法完整操作示例（建议收藏）

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。

ASS-ASH·2022-12-14 12:49

机器学习笔记1：机器学习基础知识——练习题

5.你能举出四种常见的无监督学习任务吗？6.要让一个机器人在各种未知的地形中行走，你会使用什么类型的机器学习算法？7.要将顾客分成多个组，你会使用什么类型的算法？

Ruoki~·2022-12-14 10:14

K-means算法

聚类是一种无监督学习，他将相似的对象归于一个簇中，簇中心通过簇中所有点的均值来计算。聚类算法与分类算法的主要区别就是分类的目标类别已知，而聚类的目标类别未知。

旯旮laga·2022-12-14 09:00

文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结

Bert-Whitning算法流程总结3、SimCSE文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结SentenceEmbeddings：即能表征句子语义的特征向量，获取这种特征向量的方法有无监督和有监督两种，在无监督学习中

Litra LIN·2022-12-14 06:21

有监督学习与无监督学习的区别

有监督学习监督学习的训练集要求包括输入输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。监督学习就是最常见的分类（注意和聚类区分）问题，通过已有的训练样本（即已知数据及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优表示某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。也就具有了对未知数据分类的能力。监督学习的

静默安然·2022-12-14 03:27

机器学习系列 1：监督学习和无监督学习

https://www.toutiao.com/a6690813539747103246/2019-05-1509:31:00机器学习系列1：监督学习和无监督学习机器学习就是通过一大堆数据集训练一个电脑程序让他能够去更加准确地预测出下一次的结果

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-14 03:24

有监督学习、无监督学习、半监督学习

2.无监督学习：计算机自己

weixin_30719711·2022-12-14 03:22

【机器学习基础】无监督学习（1）——PCA

course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475前面对半监督学习部分作了简单的介绍，这里开始了解有关无监督学习的部分

qq_43479892·2022-12-14 03:17

人工智能如何 “学习“--监督学习、无监督学习、强化学习

随着Pepper和自动驾驶汽车的出现，"机器人"对不是工程师的普通大众来说越来越熟悉。机器人使用各种软件技术，特别是"人工智能（AI）"。监督式学习、无监督式学习我们如何在机器学习中学习或训练？一种典型的学习方式是同时教机器一个问题和一个答案。在下面的例子中，机器被要求分析一个狗的图像，正确答案是"分类是狗"。这被称为"标记的数据"（有正确答案的数据）。用标记的数据进行训练学习那么，如果你知道正确

ソフト開発王さん·2022-12-14 03:45

机器学习系列(一)，监督学习和无监督学习

常见的机器学习任务，可以分为监督学习和无监督学习两类1，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。

azhexg·2022-12-14 03:44

机器学习（一）——监督学习与无监督学习

目录监督学习（SupervisedLearning）：Regression:Classfication无监督学习（UnsupervisedLearning）例子（一）例子（二）监督学习与无监督学习的不同监督学习

SampsonTse·2022-12-14 03:13

机器学习（一）监督学习和无监督学习

二、课程学习内容三、监督学习四、无监督学习总结Log2021.12.31寒假开始，开个新坑，记录一些机器学习的笔记，还是老样子放上本次资源，学习视频传送门：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程2022.01.01

竹清兰香·2022-12-14 03:43

十、K 均值聚类（K-means）

因为没有用到样本的类别标签，因此聚类技术经常被称为无监督学习。k均值聚类是最著名的划分聚类算法，因为其简洁和高效的特性，使得它成为所有聚类算法中最广泛使用的一种。

cute_Lily·2022-12-14 00:50

何恺明团队最新力作SimSiam：消除表征学习“崩溃解”，探寻对比表达学习成功之根源...

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者｜Happy编辑丨极市平台导读本文是FAIR的陈鑫磊&何恺明大神在无监督学习领域又一力作，提出了一种非常简单的表达学习机制用于避免表达学习中的

Tom Hardy·2022-12-13 21:18

CVPR 2021 Oral | 何恺明团队提出SimSiam：探索简单的孪生表示学习

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：极市平台|作者：Happy导读本文是FAIR的陈鑫磊&何恺明大神在无监督学习领域又一力作，目前已收录于CVPR2021Oral

Amusi（CVer）·2022-12-13 21:45

吃瓜教程｜Task1（概览西瓜书第1、2章）

概述机器学习常分为两类监督学习：分类、回归无监督学习：聚类归纳偏好（inductivebias):维基百科机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为“归纳偏好”“没有免费的午

HWH-·2022-12-13 21:28

关于降维及其相关技术（PCA，kPCA，LLE）

预告：下一章学习内容为无监督学习技术1.思维导图2.降维主要方法降维能够加快训练速度，但不一定能使结果更好，取决于数据集和你的目的。

爱踢球的猕猴桃·2022-12-13 20:09

机器学习-周志华-笔记

文章目录第一章绪论1.2基本术语1.3假设空间1.4归纳偏好第一章绪论1.2基本术语分类：监督学习（supervisedlearning）【分类和回归】和无监督学习（unsuprisedlearning

mistyzcc·2022-12-13 20:47

NeurIPS 2020 | 自步对比学习：充分挖掘无监督学习样本

©作者｜葛艺潇学校｜香港中文大学博士生研究方向｜图像检索、图像生成等本文介绍一篇我们发表于NeurIPS-2020的论文《Self-pacedContrastiveLearningwithHybridMemoryforDomainAdaptiveObjectRe-ID》，该工作提出自步对比学习框架及混合记忆模型，旨在解决无监督及领域自适应表征学习中数据无法被充分挖掘的问题。这项工作在无监督的目标重

PaperWeekly·2022-12-13 18:56

机器学习基础学习笔记（七）机器学习算法的类型（监督，无监督，强化学习）

这里写目录标题监督、无监督、强化学习监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning，UL）强化学习（ReinforcementLearning，RL

Giao哥不瘦到100不改名·2022-12-13 15:02

【机器学习】Scikit-learn介绍

一、Scikit-learn简介Scikit-learn是一个支持有监督和无监督学习的开源机器学习库。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用程序提供了各种工具。

　木夕敢敢·2022-12-13 14:38

机器学习day01——笔记

机器学习1、机器学习分类：①监督学习：分类问题：特征值——目标值（类别）回归问题：目标值为连续数值②无监督学习：无目标值2、数据集2.1、数据集：可用数据集搜索：kaggle、UCI、scikit-learn2.2

世事如棋901·2022-12-13 13:17

自监督模型---MoCo

这使得建立一个大的和一致的字典的动态，促进对比无监督学习。MoCo在ImageNet分类的

木羊子羽·2022-12-13 12:16

小白都能了解的聚类算法之一(Kmeans与GMM)

地址：bitcarmanleeeasy-algorithm-interview-and-practice欢迎大家star，留言，一起学习进步1.标准Kmeans经典的标准kmeans算法无需多言，每个无监督学习的开场白一般都是标准

bitcarmanlee·2022-12-13 09:35

基于无监督对抗学习的时间序列异常检测

2.摘要时间序列异常检测是类别不均衡问题，异常现象少有发生，所以获取异常标签的成本高昂，因此基于无监督学习的时间序列异常检测方法更具有实用价值。

当交通遇上机器学习·2022-12-13 09:49

机器学习笔记之监督学习和无监督学习

学习机器学习的过程中，打算记录一些笔记，又想赚点积分，于是厚颜无耻写几篇博客。限于水平，可能会有表达不清楚甚至错误的地方，希望大家指正，其实这才是真正的目的。班门弄斧，希望大家多多包涵。基本定义。机器学习（machinelearning）“一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升”这是在吴恩达的视频和周志华的书上

解渴的凉白开·2022-12-13 08:01

大数据分析与应用（中级）数据挖掘概念及流程

目录1.数据挖掘的定义2.数据挖掘的流程3.如何进行数据预处理4.无监督学习和有监督学习有何区别?

长岛山没有雪·2022-12-13 07:30

1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis（线性判别和二次判别分析）（二）

（我们通常说的降维是无监督学习中的，是一种数据处理的方法，比如PCA，所以遇到一个有监督学习的降维对我而言显得很难能可

matrix_studio·2022-12-13 00:48

机器学习 jupyter Python无监督学习聚类 k-meas算法

1.有监督学习与无监督学习1.1有监督学习又称监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出。

十旬叶大叔·2022-12-12 18:41

10种Python聚类算法完整操作示例（建议收藏

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。

机器学习算法那些事·2022-12-12 11:43

基于PSO粒子群优化的kmeans的聚类仿真

作为无监督学习一个典型的面向原型的聚类算法，k-means算法虽

Simuworld·2022-12-12 10:30

机器学习笔记

机器学习入门文章目录机器学习入门1.基本概念1.1什么是机器学习1.2数据集1.3学习和训练2.机器学习分类2.1有监督学习2.1.1回归问题2.1.2分类问题2.2无监督学习2.2.1聚类2.2.2降维

m0_73930236·2022-12-12 10:58

pytorch实现GAN（生成对抗网络）生成二次元头像（附代码）

准备数据集代码实现定义鉴别器定义生成器训练补充附完整代码参考链接及书目GAN基本概念GAN,全称GenerativeAdversarialNetworks，中文名为生成对抗网络，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

ting_qifengl·2022-12-12 10:53

《GAN实战生成对抗网络》笔记——第六章将机器学习带入生产环境

目录：第一章深度学习概述第二章无监督学习GAN第三章图像风格跨域转换第四章从文本构建逼真的图像第五章利用多种生成模型生成图像第六章将机器学习带入生产环境6.1利用DCGAN构建一个图像矫正系统6.1.1

yogdgoy·2022-12-12 10:43

-文本分类

然而无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文挡的类别，限制了文本聚类的应用场景。有许多场景需要将文档分门别类地归入具体的类别中，比如垃圾邮件过滤

ASS-ASH·2022-12-12 09:37

经典聚类算法——Kmeans详解

一、什么是聚类Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法。聚类的目的就是将大量数据中具有”相似”特征的数据或样本划分到同一个类别中。

白话机器学习·2022-12-12 08:20

机器学习（十四）无监督学习：降维

文章目录Log一、目标一：数据压缩（MotivationⅠ:DataCompression）1.降维（DimensionalityReduction）①二维降到一维②三维降到二维二、目标二：可视化（MotivationⅡ:DataVisualization）三、主成分分析问题（PrincipalComponentAnalysisproblem）1.公式描述（formulation）①直观理解②规范

竹清兰香·2022-12-12 08:31

深度强化学习

强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。

岩枭·2022-12-11 18:25

python机器学习

浅学皮毛机器学习是什么数据模型预测从历史数据当中获得规律机器学习算法分类监督学习目标值:类别-分类问题k-近邻算法,贝叶斯分类,决策树与随机森林,逻辑回归目标值:连续型的数据-回归问题线性回归,岭回归目标值:无-无监督学习聚类

爱吃鸡的小鸡·2022-12-11 18:54

深度学习基础----自监督学习入门

解释二:self-supervisedlearning是无监督学习里面的一种，主要是希望能够学习到一种通用的特征表达用于下游任务。其主要的方式就是通过自己监督自己，比如把一段话里面的

无意识积累中·2022-12-11 14:22

强化学习大牛Sergey Levine：将RL作为可扩展自监督学习的基础

问题来了：这些缺失的成分是因果推理、归纳偏置、更好的自监督或无监督学习

PaperWeekly·2022-12-11 11:55

论文总结（1）：卷积神经网络研究综述（Review of Convolutional Neural Network）— （周飞燕）

1.论文主干为：卷积神经网络的发展历史、神经元模型、多层感知机的结构、卷积神经网络的结构（卷积层、取样层、全连接层）、网中网结构、空间变换网络（改进的卷积神经网络）、卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法

高高呀~·2022-12-11 10:08

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