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无监督学习
机器学习笔记03_机器学习基本概念(下)
文章目录12聚类Clustering12.1
无监督学习
UnsupervisedLearning12.2K-均值算法K-MeansAlgorithm
三木今天学习了嘛
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2023-10-28 17:25
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习(四)机器学习分类及场景应用
文章目录1.7机器学习分类及场景应用1.7.1监督学习(1)利用分类对类标进行预测(2)利用回归预测连续输出值(3)标注问题1.7.2
无监督学习
(1)通过聚类发现数据的子群(2)数据压缩中的降维1.7.3
大模型Maynor
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2023-10-28 08:25
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机器学习
机器学习
分类
人工智能
吴恩达《机器学习》1-4:
无监督学习
一、
无监督学习
无监督学习
就像你拿到一堆未分类的东西,没有标签告诉你它们是什么,然后你的任务是自己找出它们之间的关系或者分成不同的组,而不依赖于任何人给你关于这些东西的指导。
不吃花椒的兔酱
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2023-10-28 05:08
机器学习
机器学习
学习
笔记
CS231N assignment2 SVM
CS231NAssignment2SupportVectorMachineBegin本文主要介绍CS231N系列课程的第一项作业,写一个SVM
无监督学习
训练模型。
weixin_30363509
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2023-10-27 09:38
数据结构与算法
人工智能
python
机器学习第一周
一、概述机器学习大致会被划分为两类:监督学习,
无监督学习
1.1监督学习监督学习其实就是,给计算机一些输入x和正确的输出y(训练数据集),让他总结x->y的映射关系,从而给他其他的输入x,他能预测出较为准确的
叫小侯的小白程序员
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2023-10-27 06:56
机器学习笔记
机器学习
人工智能
无监督学习
-K-means
1、什么是
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,以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。
靓仔写sql
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2023-10-27 04:29
机器学习
学习
kmeans
算法
总结:机器学习之孤立森林
这是一种
无监督学习
算法,通过隔离数据中的离群值识别异常。孤立森林的原理是:异常值是少量且不同的观测值,因此更易于识别。孤立森林集成了孤立树,在给
小魏的博客
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2023-10-26 12:01
算法
python
机器学习
深度学习
java
iOS Core ML 机器学习入门
前言机器学习的分类:有监督学习准确但是比较费时间给机器一个对应关系(训练数据)比如告诉它手机是什么(给训练的数据贴标签label)input然后通过训练后输出output
无监督学习
不是特别准备不需要给对应的数据关系只需要给它一堆数据让它自己去做训练
七里田间的守望者
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2023-10-26 12:53
机器学习基础
1常见学习方法
无监督学习
:输入数据没有维度标签,输出通常是自动聚合的不同类别的标签。分类是自动进行的,只要有数据就会找到相近特征,典型算法是聚类算法。
smilelingling
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2023-10-25 19:21
机器学习
人工智能
探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器
机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习
无监督学习
强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过
我是小白呀
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2023-10-25 14:41
2024
Python
最新基础教程
#
机器学习
机器学习
随机森林
集成学习
人工智能
scikit-learn
K-Means和KNN
K-Means:
无监督学习
,事先不知道数据有几类,通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。
Quinn-ntmy
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2023-10-25 11:35
kmeans
算法
机器学习
2021-03-15机器学习导论
根据数据是否有因变量,机器学习的任务可分为:有监督学习和
无监督学习
。有监督学习:给定某些特征去估计因变量,即因变量存在的时候,我们称这个机器学习任务为有监督学习。
Cherryone
·
2023-10-25 01:13
如何从小白成长为AI工程师笔记
入门机器学习的基础,可以从以下几个方面开始:1.监督学习和
无监督学习
机器学习分为监督
北辰Charih
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2023-10-23 06:09
人工智能
笔记
四川大学软件学院|数据挖掘课程|期末复习
有监督学习&
无监督学习
有监督学习从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。给定数据,预测标签
无监督学习
从无标记的训练数据中推断结论。
油条生煎
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2023-10-23 06:52
数据挖掘
机器学习
人工智能
基于图像字典学习的去噪技术研究与实践
字典学习简介字典学习是一种
无监督学习
方法,旨在从一组训练样本中学习出一个稀疏表示的字典。在图像处理中,字典学习的目标是通过学习图像的稀疏表示字典,实
mYlEaVeiSmVp
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2023-10-23 03:30
Python
学习
深度学习
人工智能
基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测研究(matlab代码实现)
自编码器是一种
无监督学习
的神经网络模型,用于学习输入数据的低维表示。堆叠自编码器是将多个自编码器层叠在
长安程序猿
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2023-10-22 19:44
matlab
开发语言
机器学习
分为监督学习,
无监督学习
和强化学习。应用:决策树,朴素贝叶斯分类,最小二乘线性回归,主成分分析等
Strawstars
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2023-10-22 04:36
聚类分析 | 聚类分析(K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型)
一、引言聚类算法是一种
无监督学习
方法,旨在将相似的数据点分组成为若干个簇,使得同一簇内的数据点相似度高,不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。
码农腾飞
·
2023-10-22 02:52
聚类分析算法(CLA)
kmeans
聚类
层次聚类
密度聚类
高斯混合模型
读书笔记-->强化学习-->强化学习一些基本概念介绍
本章主要总结书籍的第一章:Chapter1Introduction文章目录强化学习是做什么强化学习与监督学习、
无监督学习
区别强化学习的一些基本要素强化学习的挑战强化学习是做什么强化学习就是学习,如何将环境状态
村头陶员外
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2023-10-21 16:37
论文
强化学习
强化学习
Datawhale开源学习笔记
深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树
无监督学习
聚类降维
IT界的清流
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2023-10-21 06:47
学习笔记
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
金融机器学习方法:K-均值算法
目录1.算法介绍2.算法原理3.python实现示例1.算法介绍K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的
无监督学习
方法之一,主要用于数据的分类。
抱抱宝
·
2023-10-20 13:57
金融量化分析
金融
学习方法
均值算法
python
机器学习-各类学习器评价指标
根据是否提供数据的分类结果(数据的标签),可将机器学习方法分为两大类:监督学习(如分类和回归方法),
无监督学习
(如聚类方法)。
ckSpark
·
2023-10-20 07:39
python学习
评价指标
分类模型
回归模型
聚类模型
无监督学习
之K均值算法
前言在之前的学习中,已经了解学习了一系列与监督学习有关的机器学习算法,本篇文章,将详细讲述与
无监督学习
相关的机器学习算法,所谓
无监督学习
就是根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,
此间不留白
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2023-10-19 20:37
[Machine Learning]--
无监督学习
文章目录
无监督学习
1.相关资源
无监督学习
1.相关资源goodbooksaboutunsupervisedlearning.QuoraquotationbeginCheckoutthisold,butevergreenchapterfromZoubinGhahramanifirst
yuanmengxinglong
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2023-10-19 14:54
ML
machine
learning
unsupervised
learning
无监督学习
Introduction - Unsupervised Learning
摘要:本文是吴恩达(AndrewNg)老师《机器学习》课程,第一章《绪论:初识机器学习》中第4课时《
无监督学习
》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。
王彩旗 edwardwangcq.com
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2023-10-19 14:13
人工智能
#
机器学习
Machine
Learning
Introduction
Andrew
Ng
【Machine Learning】03-Unsupervised learning
03-Unsupervisedlearning3.UnsupervisedLearning3.1
无监督学习
(UnsupervisedLearning)3.1.1聚类(Clustering)3.1.2K-
MikeBennington
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2023-10-19 13:10
机器学习学习笔记
机器学习
支持向量机
人工智能
Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块
无监督学习
1 聚类2
一.cluster2.使用(2)函数:执行"近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering):[,,=]sklearn.cluster.affinity_propagation([,preference=None,convergence_iter=15,max_iter=200,damping=0.5,copy=True,verbose=False,return_n
EdVzAs
·
2023-10-19 11:24
python
机器学习
聚类
双聚类
Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块
无监督学习
1 聚类1
一.cluster1.简介:该模块用于进行聚类2.使用(1)类:"亲和度传播聚类算法/仿射传播聚类算法/近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering;APClustering):classcluster.AffinityPropagation([damping=0.5,max_iter=200,convergence_iter=15,copy=True,prefe
EdVzAs
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2023-10-19 11:54
python
机器学习
聚类
python谱聚类算法_从零开始的谱聚类(Spectral Clustering),使用Python实现
机器学习的主要领域之一是
无监督学习
领域。主要思想是在我们的数据中找到一种模式,而不需要像监督学习那样的标签的先验知识。它通常通过将我们的数据聚类成组并尝试从聚类中推断出意义来实现。
weixin_39837607
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2023-10-19 11:23
python谱聚类算法
【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 -
无监督学习
- 用户指南 | ApacheCN
中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/biclustering.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/biclustering.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://github.com/ap
geekidentity
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2023-10-19 11:52
机器学习
大数据
Python
Scikit-Learn
机器学习
10大机器学习聚类算法实现(Python)
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。
数据分析v
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2023-10-18 08:26
聚类
机器学习
python
算法
数据挖掘
(sklearn)机器学习(八)回归与聚类算法
回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法(
无监督学习
)1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归?
勇气在前
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2023-10-18 08:11
聚类
算法
机器学习
深度学习
python
机器学习之回归与聚类算法
回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载
无监督学习
----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法
芒着可爱
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2023-10-18 07:36
机器学习
算法
sklearn
机器学习
Ai_drive _103_重新思考图像融合策略和自监督对比学习
近先进的
无监督学习
方法使用类似连体的框架来比较来自同一图像的两个“视图”以进行学习表示。使这两种观点与众不同的是保证无监督方法可以学习有意义信息核心。
mingqian_chu
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2023-10-17 05:33
#
自监督学习
#
深度学习
人工智能
学习
吃瓜教程1--概念准备
)归纳偏好2、模型评估与选择(1)经验误差与过拟合(2)评估方法二、南瓜书准备篇机器学习的相关技术1.监督学习(1)Regression(2)Classification2.半监督学习3.迁移学习4.
无监督学习
雾里看花的学习日常
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2023-10-17 05:21
吃瓜教程(西瓜书+南瓜书)
机器学习
人工智能
掌握 Scikit-Learn: Python 中的机器学习库入门
Scikit-Learn的核心组件与结构安装与配置验证安装数据表示与预处理特征矩阵和目标向量数据处理估计器模型的选择思考问题的本质研究数据的分布判断任务的复杂性分类问题回归问题监督学习分类算法回归算法
无监督学习
模型的评估训练集和验证集分类模型评估回归模型评估特征工程特征选择特征提取概述机器学习
我是小白呀
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2023-10-16 18:04
2024
Python
最新基础教程
#
机器学习
python
机器学习
scikit-learn
Cluster聚类算法大比拼:性能、应用场景和可视化对比总结
聚类分析是一种
无监督学习
方法,广泛应用于各种领域,包括市场细分、社交网络分析、生物信息学和推荐系统等。
Mr数据杨
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2023-10-16 17:01
Python
数据分析师
算法
聚类
数据挖掘
ApacheCN 深度学习译文集 2020.9
724187166ApacheCN学习资源目录TensorFlow1.x深度学习秘籍零、前言一、TensorFlow简介二、回归三、神经网络:感知器四、卷积神经网络五、高级卷积神经网络六、循环神经网络七、
无监督学习
八
布客飞龙
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2023-10-16 11:11
机器学习-
无监督学习
之聚类
文章目录K均值聚类密度聚类(DBSCAN)层次聚类AGNES算法DIANA算法高斯混合模型聚类聚类效果的衡量指标小结K均值聚类步骤:Step1:随机选取样本作为初始均值向量。Step2:计算样本点到各均值向量的距离,距离哪个最近就属于哪个簇Step3:重新计算中心点作为均值向量,重复第二步直到收敛常见距离曼哈顿距离(街区距离)欧氏距离切比雪夫距离(棋盘距离)闵氏距离(结合前三种)余弦相似度适用场景
小蒋的技术栈记录
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2023-10-16 10:45
深度学习
机器学习
学习
聚类
机器学习 sklearn
无监督学习
降维算法 PCA
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.datasetsimportmake_blobsfromsklearn.decompositionimportPCA#X为样本特征,Y为样本簇类别,共1000个样本,每个样本3个特征,共4个簇X,y=make_blobs(n_samples=100
404detective
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2023-10-16 10:24
笔记
python
机器学习
深度学习
pca降维
人工智能
数据挖掘 - 分类
根据邵俊明老师的课件整理而成监督学习和
无监督学习
无监督的学习关联规则聚类分析监督学习分类预测模型分类生成模型GenerativeModel判别模型DiscriminativeModel对比分类和预测分类算法决策树
纫秋兰以为佩
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2023-10-16 09:29
数据挖掘
数据挖掘
分类
预测
机器学习: 初探 定义与应用场景
机器学习的定义机器学习在日常生活中的应用推荐系统语音识别图像识别商业领域的机器学习金融风险评估股票市场预测客户关系管理机器学习在医疗领域的应用疾病预测药物发现医疗影像分析机器学习的主要类型监督学习
无监督学习
强化学习常用的机器学习算法线性回归逻辑回归决策树支持向量机随机森林评估和验证训练集
我是小白呀
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2023-10-15 22:11
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最新基础教程
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机器学习
机器学习
人工智能
机器学习之线性回归
机器学习之线性回归1机器学习基本概念1.1定义:1.2分类1.2.1有监督学习1.2.2
无监督学习
1.3模型泛化能力1.4模型可能出现的问题:1.4.1过拟合问题(highvariance)1.4.2欠拟合问题
夜猫子科黎
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2023-10-15 15:28
机器学习
机器学习
线性回归
过拟合
欠拟合
深度学习模型的技巧
在训练预训练模型时,通常使用无标注的数据集进行自监督学习(self-supervisedlearning)或
无监督学习
(unsupervisedlearning)。这些模型通过学习数据的通
还有你Y
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2023-10-15 14:59
机器学习
深度学习
强化学习
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习——学习路线
监督学习线性回归均方差损失推导梯度下降法归一化正则化Lasso回归&岭回归多项式回归线性分类逻辑回归多标签分类交叉熵损失Softmax回归SVM支持向量机决策树剪枝与后剪枝随机森林AdaboostGBDTXGBoost2、
无监督学习
降维
Visual code AlCv
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2023-10-15 12:08
人工智能入门
人工智能
学习
深度学习的一些概念分享
深度学习有哪些神经网络一般来说,训练深度学习网络的方式主要有四种:监督学习(supervisedlearning)
无监督学习
(unsupervisedlearning)半监督学习(semi-supervisedlearning
IT_xiao小巫
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2023-10-15 04:43
【人工智能】
深度学习
机器学习R复习提纲-TYUT
5.机器学习方法的分类:一类是有监督学习,一类是
无监督学习
。第
SXxn
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2023-10-14 22:49
机器学习
机器学习
r语言
人工智能
机器学习期末复习题及答案
单项选择机器学习把数据集分成训练集和(B)A.分析集B.测试集C.导入集D.备用集2.以下属于解决模型欠拟合的方法是©A、增加训练数据量B、对模型进行裁剪C、增加训练过程的迭代次数D、正则化3.K近邻算法是(A)A.有监督学习B.
无监督学习
闫海南
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2023-10-14 22:16
考试复习资料
机器学习
python
人工智能
机器学习笔记(3):
无监督学习
在
无监督学习
中,我们已知的数据。看上去有点不一样,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。所以我们已知数据集,却不知如何处理,也未告知每
大锅烩菜
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2023-10-14 05:07
机器学习算法概述
目录机器学习概述01监督学习02
无监督学习
:03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归:02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割(划分)的聚类03基于密度的聚类
uuddoop
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2023-10-13 22:49
机器学习
机器学习
人工智能
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