无监督学习第7页

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

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

语音 self-supervised learning （未完待续）

1.简介深度学习被分为：监督学习，无监督学习和自监督学习。

shadowismine·2023-11-23 14:12

用Python进行无监督学习的几种最热门的聚类算法

无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。

妄心xyx·2023-11-22 21:08

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters

jialun0116·2023-11-21 22:26

学习神经网络模型，用不用学习原理？还是只会用就行了

先来系统概述机器学习，如下述思维导图机器学习下分几种学习方法：如，监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习，其中深度学习通过神经网络模型实现，常用的有CNN、RNN、LSTM回到问题，学习神经网络模型，

Nubia00·2023-11-21 14:12

机器学习背景介绍与基本概念

机器学习背景介绍与基本概念人工智能机器学习神经网络深度学习基本概念数据挖掘和机器学习的关系训练数据/验证数据/测试数据监督学习/无监督学习/半监督学习回归/分类/聚类人工智能人工智能（ArtificialIntelligence

盛夏未来·2023-11-21 13:43

Python实现游戏人工智能与机器学习

本文将介绍Python在游戏人工智能与机器学习方面的应用，主要涉及以下几个方面：游戏AI基础知识游戏AI示例：独立行动游戏（IndependentActionGame，IAG）监督学习与无监督学习遗传算法强化学习深度学习二

心梓知识·2023-11-21 00:50

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

初识机器学习文章目录初识机器学习一，机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3无监督学习-1.3.1无监督学习定义-1.3.2

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

估计器接口小结

scikit-learn中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。这些类在scikit-learn中叫作估计器（estimator）。

iOSDevLog·2023-11-20 14:03

国科大数据挖掘期末复习——聚类分析

聚类属于无监督学习（unsupervisedlearning），也就意味着它不依赖于预先定义的类和训练样本。所以聚类是通过观察学习，而不是通过例子学习。

终成大师·2023-11-19 14:56

机器学习第1天：概念与体系漫游

文章目录机器学习的概念机器学习的应用场景（1）垃圾邮件处理（2）多指标预测房价（3）其他任务机器学习的分类按是否在监督下训练为分类指标（1）监督学习（2）无监督学习（3）半监督学习（4）强化学习按是否可以动态学习为分类指标

Nowl·2023-11-18 21:36

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

机器学习基础之《回归与聚类算法（7）—无监督学习K-means算法》

一、什么是无监督学习1、没有目标值—无监督学习一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组，以便不同的用户采取不同的营销策略。

csj50·2023-11-18 17:13

生成对抗网络（GAN）

生成对抗模型是近年来复杂数据分布上无监督学习最具前景的方法之一。本文简单从生成对抗网络的定义、理论推导、模型缺点及相应对抗网络的变体等内容作出一定的归纳和总结。

cuisidong1997·2023-11-17 15:24

Diffusion Models & CLIP

IntroductiontoDiffusionModels生成模型主要指的是无监督学习中的生成模型，在无监督学习中的主要任务是让机器学习给定的样本，然后生成一些新的东西出来。

Wall-E99·2023-11-17 12:31

机器学习—基本术语

目录1.样本（示例）2.属性3.属性值4.属性空间5.样本空间6.学习（训练）7.数据集8.测试9.假设10.学习器11.标记12.样例13.标记空间（样例空间）14.分类与回归15.有监督学习、无监督学习

爱学习的时小糖·2023-11-17 01:25

深度解读：chatGPT 3.5 (GPT-3.5语言模型)

GPT模型是使用无监督学习方式进行预训练的语言模型，在各种自然语言处理任务中表现出色。

hibaby_·2023-11-16 11:03

AIGC实战——自编码器(Autoencoder)

2.2自编码器架构3.去噪自编码器3.1编码器3.2解码器3.3连接编码器和解码器3.4训练自编码器3.5重建图像4.可视化潜空间5.生成新图像小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型

盼小辉丶·2023-11-16 11:51

如何基于OpenCV和Sklearn算法库开展机器学习算法研究

大家在做机器学习或深度学习研究过程中，不可避免都会涉及到对各种算法的研究使用，目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn（简称Sklearn），二者都支持各种机器学习算法，主要有监督学习、无监督学习

一马平川的大草原·2023-11-16 06:32

一文解释对比学习

对比学习是一种无监督学习技术，其核心思想是通过比较不同样本之间的相似性和差异性来学习数据的表示（features）。它不依赖于标签数据，而是通过样本之间的相互关系，使得模型能够学习到有意义的特征表示。

jieHeEternity·2023-11-16 04:10

“图像识别的未来发展：深度学习创新应用“

以下是图像识别未来发展的一些趋势和应用方向：自监督学习：自监督学习是一种无监督学习的形式，其中模型通过从图像本身学习特征，而无需标签。这可以提高模型对大规模数据的利用效率，促进图像识别的性能提升。

matlabgoodboy·2023-11-15 12:38

使用Anomalib项目的padim无监督算法进行自制工业缺陷数据集的模型训练和ONNX部署（一）——模型训练篇

目录前言一、无监督学习缺陷检测Anomalib介绍二、Anomalib代码结构三、任务描述和模型训练推理四、总结与展望前言本文专注于padim算法在自制数据集上的训练过程，博主水平有限，对神经网络模型秉持能用就行的态度

Billy_zz·2023-11-14 22:46

无监督学习——聚类

机器学习一、无监督学习二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示

only demo·2023-11-14 18:58

【机器学习5】无监督学习聚类

相比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。1K均值聚类及优化及改进模型1.1K-means聚类是在事先并不知道任何样本类别标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低。K均值聚类（KMeansClustering）的基本

猫头不能躺·2023-11-14 18:46

【机器学习基础】机器学习入门（2）

为梦而生~·2023-11-14 13:49

聚类算法

DataSegmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基因片段2.聚类算法一种典型的无监督学习算法

weixin_30298497·2023-11-14 05:26

机器学习15-1（无监督学习算法）

sklearn中实现的K-Means轮廓系数简介此前，无论是回归问题还是分类问题，本质上其实都属于有监督学习范畴：即算法的学习是在标签的监督下进行规律学习，也就是学习那些能够对标签分类或者数值预测起作用的规律而无监督学习

Roy_Allen·2023-11-14 05:52

无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类

在无监督学习领域，这项任务变得更加困难。首先，因为它包含了该领域本身的挑战，

deephub·2023-11-14 05:18

《机器学习实战》1章-机器学习概览

-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签无监督学习无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。

一只勤劳的小鸡·2023-11-14 05:28

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割

K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将一组数据划分为K个不同的类别或簇。它基于数据点之间的相似性度量，将数据点分配到最接近的聚类中心。K-mea

目标四级424·2023-11-13 06:33

机器学习从入门到死亡(上)

机器学习机器学习简介前言一、机器学习的种类1.有监督学习（supervisedlearning）2.无监督学习（unsupervisedlearning）3.半监督学习（semi-supervisedlearning

许皮皮同学·2023-11-12 12:50

基于HF transformers的AI建模和训练实战

我们经常使用scikit-learn对监督学习和无监督学习任务的数据进行建模。我们熟悉面向对象的设计，例如启动类并从类中调用子函数。

新缸中之脑·2023-11-12 00:22

【机器学习范式】监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，自监督学习，迁移学习，对比分析+详解与示例代码

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

LeapMay·2023-11-11 17:43

深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础

深度神经网络基础3.1监督学习和无监督学习3.1.1监督学习3.1.2无监督学习3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1损失函数3.4.2优化函数3.5

Monday______·2023-11-11 06:25

AI由许多不同的技术组成，其中一些最核心的技术如下

机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。深度学习：这是一种基于神经网络的机器学习技术，它可以通过学习大量的数据来提取有用的特征。

软件开发小胡·2023-11-11 04:28

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