无监督学习

对比学习

自监督学习属于无监督学习范式的一种，特点是不需要人工标注的类别标签信息，直接利用数据本身作为监督信息，来学习样本数据的特征表达，并用于下游任务。
可能性之兽·2023-12-15 23:53

Week8

第8周十三、聚类(Clustering)13.1无监督学习：简介参考视频:13-1-UnsupervisedLearning_Introduction(3min).mkv在这个视频中，我将开始介绍聚类算法
kidling_G·2023-12-15 06:57

自编码器 AutoEncoder

自编码器（AutoEncoder），也称自编码模型，是一种基于无监督学习的数据维度压缩和特征表示方法，目的是对一组数据学习出一种表示。1986年Rumelhart提出自编码模型用于高维复杂数据的降维。
uodgnez·2023-12-15 00:23

经典GAN简明原理：LSGAN

1，摘要事实证明，使用生成对抗网络（GAN）进行无监督学习是成功可行的。常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。
机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，常用于数据聚类和图像分割。该算法将数据集划分为K个不同的类别，使得每个数据点属于离其最近的质心（centroid）所对应的类别。
跃跃欲试-迪之·2023-12-06 11:47

kmeans聚类目的干什么的_零基础学习Kmeans聚类算法的原理与实现过程

内容导入：聚类是无监督学习的典型例子，聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用，比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类，把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体，从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化
weixin_39898248·2023-12-06 04:35

使用肘部法则选择KMeans聚类中的k值

因为我们在无监督学习中没有任何预定义数量的聚类。我们倾向于使用一些可以帮助我们决定最佳聚类数的方法。在K-Means聚类的情况下，我们使用肘部法则来定义最佳的聚类数。
python收藏家·2023-12-06 04:32

人工智能算法

人工智能算法包括以下几类：机器学习算法：这些算法利用数据和统计技术让计算机学习并改善其性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战

无监督学习极大的发挥了神经网络的学习能力——摆脱人为的帮助，有望通过自动地学习特征，实现智能化的应用。01使用全连接神经网络来处理降噪上一篇文章介绍了一个用全连接神经网络去噪的案例。
科技州与数据州·2023-12-05 02:08

【PyTorch】生成对抗网络/GAN(generative adversarial network)

generativeadversarialnetwork)自2014年被提出以来就引起广泛关注，下面是来自百度百科的词条内容：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
洌泉_就这样吧·2023-12-04 10:09

《西瓜书》-9.聚类

9.聚类9.1.聚类任务聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。
ruoqi23·2023-12-04 04:15

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，用于将相似的数据点分成多个组（簇），从而减少数据的复杂性。
微语早读·2023-12-03 11:28

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine）：1.5随机森林（RandomForest）：2.无监督学习算法
LeapMay·2023-12-03 08:19

SAS聚类分析介绍

聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。通过上述表述，我们可以把聚类定义为将数据集中在某些方面具有相似性的数据成员进行分类组织的过程。
TwcatL_tree·2023-12-02 21:23

李航《统计学习方法》(第2版）清华PPT课件介绍与分享

现如今，统计学习方法（第2版）于今年5月份出版，在第一版监督学习的基础上，增加了无监督学习内容，更加丰富，是非常值得学习材料。
StrongerTang·2023-12-02 14:35

监督学习，半监督学习和无监督学习

监督学习和无监督学习的通俗理解假如有一堆白菜和萝卜混在一起组成的蔬菜，需要设计一个机器对这堆蔬菜按白菜和萝卜分类，但是这个机器现在并不知道他们是什么样的，所以我们首先要拿一堆白菜和萝卜的照片，告诉机器他们分别长什么样
百分之一的碳·2023-12-02 09:15

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成K个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。
小筱在线·2023-12-02 03:22

聚类算法的算法原理

聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习方法，其主要目标是将数据集划分为具有相似特征的组或簇。这种算法在数据挖掘、模式识别、社交网络分析等领域有着广泛的应用。
非著名程序员阿强·2023-12-01 08:33

聚类算法Sklearn实践

聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为具有相似特征的组或簇。
非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（四）

3.八股1）自监督、监督、无监督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。监督学习利用大量的标注数据来训练模型，
笃℃·2023-12-01 07:58

什么是GPT模型,GPT下载和国内镜像

什么是GPT模型，GPT模型是通过预训练的方式，采用无监督学习方式，大量语料输入，经过多次训练后得到模型。
denzel1234·2023-12-01 02:23

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

2.请解释监督学习和无监督学习的区别。3.什么是过拟合和欠拟合？如何解决这些问题？4.请解释交叉验证在机器学习中的作用。5.什么是特征选择？为什么它在机器学习中很重要？6.请解释决策树算法的工作原理。
蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，以最小化每组内部的方差。该算法包括以下步骤：1.初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:34

河北中洺科技-数据标注是怎样工作的？

机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果往往用来做探索性实验，不可控。在实际的产品应用中，通常会使用监督学习
中洺科技·2023-11-29 12:42

深度学习之六（自编码器--Autoencoder）

概念自编码器（Autoencoder）是一种神经网络架构，用于无监督学习和数据的降维表示。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:52

机器学习复习笔记

机器学习复习笔记第一章绪论基本术语监督学习：分类、回归分类:离散值二分类：好瓜；坏瓜多分类：冬瓜；南瓜；西瓜回归:连续值如：瓜的成熟度/瓜的价格无监督学习：聚类聚类：无标记信息如：按某些特征把物体归为一类
Mr.小蔡·2023-11-28 15:23

机器学习的复习笔记1

无监督学习：与监督学习不同，无监督
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

造个轮子|train_test_split

01起机器学习分为有监督学习和无监督学习，在有监督学习中，我们需要将样本分为训练集和测试集。其中，训练集用于训练模型，这个集合中的样本数越大越好，测试集用于测试训练出的模型的效果。
Sudden·2023-11-27 22:10

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Prefix Conditioning Unifies Language and Label Supervision

在视觉语言模型的背景下，主要的两种学习范式是监督学习和无监督学习。监督学习：监督学习涉及在标记的图像-文本对数据集上训练模型。标签为模型提供了明确的指导，使其能够学习图像和文本之间所需的关系。
结构化文摘·2023-11-27 09:57

机器学习之自监督学习（四）MoCo系列翻译与总结（一）

这使得可以动态构建一个大型且一致的字典，有助于进行对比的无监督学习。MoCo在
哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:47

无监督学习——凝聚聚类

序凝聚聚类指的是许多基于相同原则构建的聚类算法，这一原则是：算法首先声明每个点是自己的簇，然后合并两个最相似的簇，直到满足某种停止规则为止。scikit-learn中实现的停止规则是簇的个数，因此相似的簇被合并，直到仅剩下指定个数的簇。还有一些链接准则，规定如何度量”最相似的簇“。这种度量总是定义在两个现有的簇之间。scikit-learn中实现了以下三种选项：ward：默认选项。ward挑选两个
yb705·2023-11-26 20:14

机器学习 - 聚类，聚类类别，聚类相似度，聚类性能度量

文章目录聚类一、概念二、聚类的类别1.基于划分的聚类2.基于层次的聚类3.基于密度的聚类4.基于网格的聚类5.基于模型的聚类6.基于模糊的聚类三、聚类的相似度度量1.闵氏距离：2.马氏距离：参考资料聚类一、概念无监督学习
pentiumCM·2023-11-26 20:39

机器学习 聚类

聚类在“无监督学习”任务中研究最多、应用最广。
K24B;·2023-11-26 17:21

《机器学习》笔记：聚类

基本概念无监督学习(unsupervisedlearning)是利用无标记训练样本的学习来揭示数据的内部性质以及规律。其中聚类(clustering)是其中重要的一类。
Zach要努力·2023-11-26 17:32

学习向量量化 Learning Vector Quantization | LVQ

构建学习向量量化模型的注意事项五、学习向量量化模型的实现类库六、学习向量量化模型的评价指标七、类库scikit-learn实现学习向量量化的例子八、学习向量量化的模型参数总结前言学习向量量化是机器学习中无监督学习的一种聚类算法
JasonH2021·2023-11-26 17:01

2021-12-26

让机器学习这些答案，对自己的模型进行调整进行拟合，再根据这些样本作出预测，无监督学习是什么？不同于监督学习的数据的样子，即无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。一般用于归类。
微风_煜·2023-11-26 17:35

支持向量机SVM算法原理

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
qiu_zhi_liao·2023-11-26 13:56

人工智能对我们的生活影响

监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的主要范畴。（2）自然语言处理（NaturalLang
生生不息~·2023-11-26 12:11

机器学习相关概念的直观理解

目录深度学习：网络结构CNN结构包含：卷积运算池化运算激活函数损失函数深度学习：基于卷积神经网络CNN监督学习：已知规律，求出已知结果非无监督学习：未知规律，求规律结果语义分割：对图像进行对象区别注意力机制
秃头的少女·2023-11-26 09:28

2022-11-10

|AI通过单细胞数据发现组织显微解剖结构原创存在一棵树图灵基因2022-11-1010:53发表于江苏收录于合集#前沿分子生物学技术撰文：存在一棵树IF=47.990推荐度：⭐⭐⭐⭐⭐亮点：开发了一种无监督学习模型
图灵基因·2023-11-26 08:22

什么是无监督学习

1概况1.1定义无监督学习（UnsupervisedLearning）是机器学习的一种类型，它涉及从未标记的数据中发现隐藏的模式。与监督学习不同，无监督学习的数据没有显式的标签或已知的结果变量。
智慧医疗探索者·2023-11-26 03:42

什么是强化学习

1概况1.1定义强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，与监督学习和无监督学习并列。它主要涉及智能体（agent）在环境中通过学习如何做出决策。
智慧医疗探索者·2023-11-26 03:10

基于android平台的笔记簿,机器学习笔记簿 降维篇 LDA 01

机器学习中包含了两种相对应的学习类型：无监督学习和监督学习。无监督学习指的是让机器只从数据出发，挖掘数据本身的特性，对数据进行处理，PCA就属于无监督学习，因为它只根据数据自身来构造投影矩阵。
王润莲·2023-11-25 14:07

机器学习初识

机器学习初识1).监督学习(supervisedlearning)，无监督学习(unsupervisedlearning)，半监督学习(Semi-SupervisedLearning)，强化学习（reinforcementLearning
C_Z_Q_·2023-11-25 14:18

深度学习之七（深度信念网络和受限玻尔兹曼机器）

概念深度信念网络（DeepBeliefNetworks，DBN）和受限玻尔兹曼机器（RestrictedBoltzmannMachines，RBMs）都是无监督学习的模型，通常用于特征学习、降维和生成数据
贾斯汀玛尔斯·2023-11-24 18:04

机器学习第12天：聚类

文章目录机器学习专栏无监督学习介绍聚类K-Means使用方法实例演示代码解析绘制决策边界本章总结机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客无监督学习介绍某位著名计算机科学家有句话：“如果智能是蛋糕
Nowl·2023-11-24 16:04

机器学习（1）监督学习和无监督学习

斯坦福大学吴恩达教授的机器学习课程堪称经典，参考该课程，来和大家一起入门学习机器学习这一领域。机器学习是什么？不存在一个被广泛认可的定义在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。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之后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。举个例子：下棋训练E：程序上万次的自我练习的经验T：下棋P：对局时赢得比赛的概率监督
天凉玩个锤子·2023-11-24 13:40

TensorFlow实战教程（三十五）-VS Code配置Python编程和Keras环境及手写数字识别（基础篇）

前一篇文章利用Keras构建无监督学习Autoencoder模型并实现聚类分析。
张志翔的博客·2023-11-24 04:34

Course1-Week1：机器学习简介

Week1：机器学习简介1.课程简介1.1课程大纲1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习2.3无监督学习
虎慕·2023-11-23 19:26

机器学习算法——聚类算法

目录1.概述2.K-MEANS算法2.1工作流程2.2代码实践1.概述聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组或聚集成具有相似特征的集合，该集合被称为簇(cluster)。
哈密瓜Q·2023-11-23 16:52
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