无监督学习第33页

数据挖掘 | [无监督学习——聚类] K-means聚类及python代码实现——利用sklearn

python代码实现数据挖掘|[有监督学习——分类]决策树基本知识及python代码实现——利用sklearn数据挖掘|[有监督学习——分类]朴素贝叶斯及python代码实现——利用sklearn数据挖掘|[无监督学习

SayHiXX·2022-12-02 10:01

【第四章】分类算法与应用（1）

4.1分类算法概述1、机器学习算法类型①监督学习算法：就是我们教计算机如何做事情②无监督学习算法：在非监督学习中，我们将让计算机自己学习。

Beixun_Qili·2022-12-02 03:20

阅读 | 001《人工智能导论》（二）知识获取篇

启发式搜索5.4博弈搜索5.5本章小结第6章、群智能算法6.1群智能算法产生的背景6.2遗传算法6.3粒子群优化算法及其应用6.4蚁群算法6.5本章小结第7章、机器学习7.1机器学习的发展7.2监督学习7.3无监督学习

ThisAmy·2022-12-02 02:38

AI算法工程师 | 07机器学习-无监督学习（一）聚类系列算法

文章目录前言导图-文章框架机器学习-无监督学习之聚类系列算法一、聚类的基本介绍1.了解聚类任务2.聚类算法3.相似度与数据间的相似度4.欧氏距离测度与余弦距离测度二、K-Means聚类1.K-Means

ThisAmy·2022-12-02 02:08

吴恩达机器学习笔记1

监督学习和无监督学习：监督学习这个想法是指，我们将教计算机如何去完成任务，而在无监督学习中，我们打算让它自己进行学习。监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成。

m0_74248994·2022-12-02 00:22

Python机器学习——无监督学习

机器学习一、Sklearn库标准数据集及基本功能1、波士顿房价数据集2、鸢尾花数据集3、手写数字数据集4、sklearn库的基本功能①分类任务②回归任务③聚类任务④降维任务二、无监督学习1、聚类2、Sklearnvs

sygALone·2022-12-01 22:59

数据挖掘——机器学习

机器学习处理的问题监督学习分类分类的经验数据属于两个或更多个标记类别回归无监督学习机器学习的框架人类学习步骤：选择知识选择学习方法学习或记忆运用评测学习效果知识保存到

汐颜花·2022-12-01 22:27

数据挖掘——无监督学习

一、概述无监督学习算法：让计算机自己学习，没有属性或者标签有监督学习算法：每个样本都已经被标明，我们已经被告知了学习的答案无监督学习的典型算法是聚类算法和降维二、聚类算法1、概念：聚类分析，将数据对象分组成为多个蔟

chy3232·2022-12-01 22:24

InfoGraph: 最大化互信息用于无监督学习和半监督学习

Summary本文通过最大化图级别表征和补丁表征之间的互信息来学习得到性能好的图表征，同时在该无监督图表征学习的基础上，结合一个监督学习网络，通过最大化监督学习和无监督学习网络之间的互信息，形成一个师生网络

Liao-Zhuolin·2022-12-01 20:46

数据挖掘-理论与算法（公开课笔记二）

目录6.1Clustering聚类6.1.1UnsupervisedLearning无监督学习6.2.1ClusteringAlgorithm聚类算法6.3.1EMMethod期望最大法6.4.1Density

今天你DEBUG了吗·2022-12-01 16:05

吴恩达机器学习笔记一

目录：机器学习监督学习无监督学习单变量线性回归代价函数梯度下降批量梯度下降1.机器学习含义机器学习(MachineLearning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能

luky_yu·2022-12-01 13:20

连续数据的离散化处理--pandas.cut与pandas.qcut

我们先回忆一下，连续数据离散化方法中无监督学习方法主要有两种：等宽法等宽法即是将属性值分为具有相同宽度的区间，区间的个数k根据实际情况来决定。

未响的铃铛·2022-12-01 10:17

连续数据的离散化处理方式pandas.cut与pandas.qcut

我们先回忆一下，连续数据离散化方法中无监督学习方法主要有两种：等宽法等宽法即是将属性值分为具有相同宽度的区间，区间的个数k根据实际情况来决定。

leileiliang·2022-12-01 10:42

《机器学习实战》学习笔记第十章-K-means

聚类是一种无监督学习，事先并不知道要寻找的内容，没有目标变量，只是将相似的对象归到一个簇中。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。

isla77·2022-12-01 10:28

AI-机器学习-自学笔记（一）机器学习概述

机器学习的分类：机器学习的算法分为两大类：监督学习和无监督学习监督学习

阿尔法羊·2022-12-01 10:51

数据挖掘中的机器学习

2、机器学习处理的问题分为:监督学习和无监督学习。监督学习又分为分类（离散)与回归（连续）。

Jy!hahaha·2022-12-01 09:24

《数据挖掘与大数据分析》课堂学习笔记-10 第五章聚类

有监督学习：分类问题无监督学习：聚类算法3.簇4.聚类的方法1.K-Means聚类算法【1】确定分组数【2】随机选择K个值作为数据中心【3】计算其他数值与数据中心的距离【4】重新选择新的数据中心【5】再次

敲代码的小提琴手·2022-12-01 08:10

数据学习(5)·K-means 聚类和PCA算法

作者的课堂笔记[email protected]聚类主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）无监督学习和有监督学习类似，但是数据没有标签。

冈仁波齐下写一串优美的代码·2022-12-01 08:02

【菜菜的sklearn课堂笔记】聚类算法Kmeans-概述 & 工作原理

无监督学习：监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。PCA降维算法就是无监督学习中的一种，聚类算法，也是无监督学习的代表算法之一。

烧灯续昼2002·2022-12-01 08:23

【2022吴恩达机器学习】学习笔记1.0

机器学习介绍week1机器学习根据学习数据的不同分为两大类：监督学习、无监督学习线性回归是监督学习里面最简单的一种回归模型用损失函数训练模型我们可以通过梯度下降找到损失函数最低的模型

lucky_08·2022-12-01 07:31

AI潮流下的数据批量自动化标注（目标检测方向）

但是没有采用弱/无监督学习方式解决问题，而是纯粹的图像处理方式，方法有一定的局限性。

MOLWH·2022-12-01 04:21

CH1_project

sklearn，处理机器学习（有监督学习和无监督学习）的包，有六个任务模块和一个数据引入模块有监督学习的分类任务有监督学习的回归任务无监督学习的聚类任务无监督学习的降维任务数据预处理任务模型选择任务数据引入数据格式

Jin4869·2022-12-01 04:56

【Learning PGM in R】第一章概率推理

目录1.1机器学习1.1.1监督学习1.1.2无监督学习和强化学习1.2概率表示1.2.1概率计算和随机变量1.2.2条件概率、联合概率分布和边缘分布1.3贝叶斯规则1.4概率图模型基础1.4.1概率图模型基础理论

板砖板砖我是兔子·2022-11-30 23:58

自监督学习（Self-Supervised Learning）

然而，无监督学习并不容易，而且效率通常比监督学习低得多。如果我们可以为无标记的数据免费获

EAJKer·2022-11-30 22:14

学习记录：GAN DCGAN cGAN

原始的GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。2.GAN的基本原理GAN的原理其实非常简单。它的

weixin_43864816·2022-11-30 21:59

GAN及其重要变种CGAN、DCGAN

GAN(GenerativeAdversarialNetworks),生成式对抗神经网络，是一种基于无监督学习方法的

雨落的太敷衍..·2022-11-30 21:20

paper 124：【转载】无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

来源：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962无监督学习近年来很热，先后应用于computervision,audioclassification

weixin_34290000·2022-11-30 15:46

转：无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962无监督学习近年来很热，先后应用于computervision,audioclassification

weixin_30549657·2022-11-30 15:45

[转] 无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962无监督学习近年来很热，先后应用于computervision,audioclassification

dashi3627·2022-11-30 15:15

无监督特征学习

本文转自：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962#comments无监督学习近年来很热，先后应用于computervision,

MountainHeng·2022-11-30 15:15

无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

无监督学习近年来很热，先后应用于computervision,audioclassification和NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accuracy大多明显优于其他方法进行

GarfieldEr007·2022-11-30 15:44

机器学习基础篇-机器学习模型前瞻-part1

监督学习，即在有label的前提下训练模型并预测Semi-SupervisedLearning半监督学习，同时在有label和无label的数据之间进行训练并预测UnsupervisedLearning无监督学习

Vihagle·2022-11-30 14:58

什么是强化学习？预测股票的效果如何？

强化学习是机器学习的方式之一，它与监督学习、无监督学习并列，是三种机器学习训练方法之一。

Python实用宝典·2022-11-30 13:30

Datawhale机器学习学习总结22-11-27

对学习内容做一个总结：机器学习简介首先讲了[机器学习介绍]，介绍了什么是机器学习，人工智能、机器学习、深度学习的关系，以及常见的几种机器学习领域：监督学习（回归、分类、结构化学习）半监督学习（元学习、迁移学习）无监督学习强化学习回归模型介绍然后着

晨哥是个好演员·2022-11-30 12:55

无监督学习 k-means_无监督学习-第2部分

无监督学习k-means有关深层学习的FAU讲义(FAULECTURENOTESONDEEPLEARNING)ThesearethelecturenotesforFAU’sYouTubeLecture“

weixin_26752765·2022-11-30 12:22

1.2无监督学习（机械学习吴恩达笔记）

#无监督学习提到无监督学习，就需要与监督学习联系在一起。监督模型：通过对食物进行“贴标签”然后将不同的种类进行区分分组。无监督模型：将数据不进行任何的人为标记，然后使这些数据自行的分组显示。

A百里A·2022-11-30 11:56

统计学习方法及监督学习

§1.2统计学习分类♧1.2.1基本分类统计学习或强化学习一般包括监督学习、无监督学习和强化学习。有时还包括半监督学习和主动学习。♡1监督学习本质是学习输入到输出的映射的统计规律。

sunflower_level1·2022-11-30 11:55

1.2：无监督学习导学

无监督学习的目标：利用无标签的数据学习数据的分部或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。无监督学习最常应用的场景是聚类和降维。

Eliza_Her·2022-11-30 11:54

人工智能练习题知识点&解答

人工智能练习题不定项选择CH1人工智能基础CH2神经网络基础概念CH1人工智能基础神经网络基础概念：输入输出，激活函数，有监督/无监督学习等数学基础：高等数学：微积分、导数线性代数：矩阵、向量、标量、张量

Kaze-1·2022-11-30 11:24

GAN（生成对抗网络） and CGAN（条件生成对抗网络）

前言GAN（生成对抗网络）是2014年由Goodfellow大佬提出的一种深度生成模型，适用于无监督学习、监督学习。

ReWz·2022-11-30 11:46

大数据应用技术（Spark）中级

4、无监督学习常见的聚类算法：K-Means(K均值)聚类、MeanShift、层次聚类。常见的关联

惜于情·2022-11-30 08:47

深度学习--自编码器（AutoEncoder）

自编码器：自编码器是用于无监督学习，高效编码的神经网络，自动编码器的目的就在于，学习一组数据的编码，通常用于数据的降维，自编码是一种无监督的算法，网络分为：输入层，隐藏层（编码层），解码层，该网络的目的在于重构输入

AI-孟菜菜·2022-11-30 06:16

Nature子刊：精准预测分子性质和药物靶标的无监督学习框架

药品的临床疗效与安全性由在人类蛋白质组内的分子靶标决定。本文中，湖南大学信息科学与工程学院的李肯立/曾湘祥教授课题组提出了一种无监督的预训练深度学习框架，对1000万个未标记的类药性、生物活性分子进行预训练，以预测候选化合物的药物靶标和分子性质。论文标题：Accuratepredictionofmolecularpropertiesanddrugtargetsusingaself-supervis

PaperWeekly·2022-11-29 22:22

matlab统计与机器学习工具箱中的7种聚类算法

聚类分析，又称分割分析或分类分析，是一种常见的无监督学习方法。无监督学习用于从无标记的输入数据中进行推理，得到数据所属的分类标签，相当于给数据“打标签”。

cause-effect·2022-11-29 21:05

主成分分析原理以及SPSS和Python实现

[5]主成分分析的SPSS和Python实现SPSS实现相关设置结果分析Python实现[6]总结[0]一句话定义主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)是一种常用的无监督学习方法

_StarryNight_·2022-11-29 19:01

统计学习方法(第二版)+简博士读书笔记

文章目录第一章统计学习及监督学习概论统计学习定义特点统计学习方法的步骤统计学习分类统计学习方法的基本分类监督学习(supervisedlearning)定义输入空间、特征空间、输出空间、实例相关表示基本假设目的形式假设空间(hypothesisspace)对具体的输入进行相应的输出预测时，写作:流程图无监督学习

辰明Xucy·2022-11-29 17:51

k均值聚类算法案例 r语言iris_K-means算法原理

聚类的基本思想俗话说"物以类聚，人以群分"聚类(Clustering)是一种无监督学习(unsupervisedlearning)，简单地说就是把相似的对象归到同一簇中。

悦时光里的背包客·2022-11-29 16:23

机器学习实战第十章利用k-均值聚类算法对未标注数据分组

第十章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组10.1K-均值聚类算法10.2使用后处理来提高聚类性能10.3二分K-均值算法聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归到同一簇中。它有点像全自动分类。

LuoY、·2022-11-29 15:54

《机器学习实战》第十章【聚类：k-均值聚类算法】

这一章开始聚类算法的总结，聚类算法是无监督学习的一种无监督学习中，类似分类和回归中的目标变量事先是不存在的所谓聚类就是在这些不知目标变量的情况下，找寻数据之间的关系，可以如何分类，分为多少数据簇聚类会把相似对象归为同一个簇中

小风_·2022-11-29 14:20

【机器学习实战04】k-均值聚类算法

1、聚类定义聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归为一类，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。k-均值首先发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。

墨竹 | kevinelstri·2022-11-29 14:48

推荐频道

无监督学习