有监督学习第11页

DecisionTreeClassifier决策树

概括决策树（Decisiontree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征的和标签的数据中总结出决策规则，并以树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。

代嘻嘻·2022-12-03 10:50

NLP之基本介绍

发展现状深度学习发展历程第一代神经网络（1958~1969）第二代神经网络（1986~1998）统计学习方法的春天（1986~2006）第三代神经网络-DL（2006-至今）NLP常用工具机器学习简介有监督学习的要点

人工智能有点·2022-12-03 08:04

Python 计算机视觉（十七）—— 基于KNN的图像分类

目录1.图像分类概述（1）背景及意义（2）概念及任务a.有监督学习b.半监督学习c.无监督学习2.基于KNN的图像分类(1).基本概念(2).代码实现StepOne.切分训练集和数据集Ste

一马归一码·2022-12-03 06:07

【大数据分析与挖掘】决策树（ID３、Ｃ４.５、CART）与随机森林、集成学习学习笔记，Boosting与Bagging

RandomForest)一.决策树与随机森林1.决策树一种类似于流程图的树结构，属于经典的十大数据挖掘算法之一，其规则就是IF…THEN…(IF…ELSE…)的思想，可用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类，是一种有监督学习

要奶茶也要啵啵吖·2022-12-02 20:48

机器学习面试题

是用来解决二分类问题的有监督学习算法，在引入核方法后也可以解决非线性问题。

路过的风666·2022-12-02 18:06

在文本和图像上的对比学习小综述~

在计算机视觉领域（CV）掀起了一波浪潮，MoCo[1]、SimCLR[2]、BYOL[3]、SimSiam[4]等基于对比学习思想的模型方法层出不穷，作为一种无监督表示学习方法，在CV的一些任务上的表现已经超过了有监督学习

zenRRan·2022-12-02 17:23

机器学习初探：（五）逻辑回归之多分类

逻辑回归属于有监督学习中的一种分类方法，其进行分类的主要思想是：根据现有数据对决策边界线建立回归公式，以此进

黑洞拿铁·2022-12-02 16:58

数据分析-聚类

不同于分类，分类是有监督学习，样本都有标签，分类模型重点考查的是模型的泛化能力（predict）；而聚类是按要求给样本加标签，重点考查模型聚类的

ITLiu_JH·2022-12-02 15:38

从ICCV 2021看夜间场景自监督深度估计最新进展

另一方面，根据数据是否具有深度标签又可以分为有监督学习和自监督学习两种范式。对于室外场景，深度

PaperWeekly·2022-12-02 13:18

实体对齐（Entity Alignment）相关论文与数据集整理

实体对齐（EntityAlignment）、知识图谱融合论文方法总结整理传统的实体对齐方法主要通过属性相似度匹配的方式实现，利用有监督学习的机器学习模型，如：决策树、支持向量机、集成学习等。

BISTU_CD·2022-12-02 11:08

数据挖掘 | [无监督学习——聚类] 凝聚层次聚类及python代码实现——利用sklearn

single全链法complete组平均法averageward法python代码实现绘制层次聚类树状图一些参考相关文章：数据挖掘|[关联规则]利用apyori库的关联规则python代码实现数据挖掘|[有监督学习

SayHiXX·2022-12-02 10:31

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

K-MeansK-平均法方法流程python代码实现一些参考相关文章：数据挖掘|[关联规则]利用apyori库的关联规则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

SayHiXX·2022-12-02 10:01

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

关于支持向量机SVM

SVM的全称是SupportVectorMachine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。

leng_yan·2022-12-01 19:37

仿真环境中生成专家轨迹

ReferenceTrajectoryEnvironmentPointcloudFullQuadrotorState方法描述输出规划轨迹简介本文为博客的子文，目的是生成专家轨迹，后续作为训练网络的真值标签，进行有监督学习

SLAM On the Road·2022-12-01 17:30

LR 算法总结--斯坦福大学机器学习公开课学习笔记

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3]，初略地分可以分为：模型，参数和目标函数。（此部分转自XGBoost与BoostedTree）一、模型和参数模型指给定输入xi如何去预测输出yi。

weixin_30474613·2022-12-01 16:03

半监督学习(Semi-Supervised Learning, SSL)-简述及论文整理

Anoverviewofproxy-labelapproachesforsemi-supervisedlearning文中相关概念补充及论文的阅读笔记将进行持续编写机器学习主要有三种类型:有监督,无监督和半监督学习.有监督学习的目标是通过训练一个函数

码侯烧酒·2022-12-01 14:56

《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

视频作者：菜菜TsaiTsai链接：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili有监督学习：模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。

烧灯续昼2002·2022-12-01 08:23

在机器学习中，ground truth是什么意思？

在有监督学习中，数据是有标注的，以(x,t)的形式出现，其中x是输入数据，t是标注.正确的t标注是groundtruth，*错误的

码农邦·2022-12-01 07:51

ground truth的含义

groundtruth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，groundtruthinwikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练集的分类准确性

lubowen1223·2022-12-01 07:19

什么是Ground-truth，Ground-truth什么意思

那么我们就姑且把ground-truth当成一个真相吧，那么我们在某个特定环节，比如有监督学习里面，

：）�东东要拼命·2022-12-01 07:49

什么是ground truth(GT)

groundtruth的含义groundtruth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，groundtruthinwikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练集的分类准确性

aoche3999·2022-12-01 07:44

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

机器学习的练功方式（七）——决策树

其属于有监督学习的一种，以树状图

ArimaMisaki·2022-11-30 22:46

对比学习和度量学习loss的理解

但是对比学习是无监督或者自监督学习方法，而度量学习一般为有监督学习方法。

orangerfun·2022-11-30 18:31

《PyTorch深度学习实践》学习笔记(1)

《PyTorch深度学习实践》学习笔记（1）一线性回归模型（有监督学习）1线性模型2损失函数误差函数平均平方误差(MSE)3代码详解4用Pytorch实现线性回归(1)准备数据(2)使用Class设计模型

haikhaihak·2022-11-30 17:29

机器学习-KNN最近邻算法原理及实践

一、KNN最近邻算法原理1.KNN(k-nearestneighbor)最近邻算法是一种有监督学习（存在特征标签）能够解决分类与回归问题的方法，是一个理论上比较成熟的、也是最简单的机器学习算法之一。

摸不着头发·2022-11-30 17:04

机器学习——朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法贝叶斯定理正向概率和逆向概率条件概率与全概率贝叶斯公式推导极大似然估计朴素贝叶斯分类器朴素可能性函数的作用拉普拉斯修正防溢出策略样例解释代码——使用拉普拉斯进行垃圾邮件分类构建文本向量从词向量到计算概率朴素贝叶斯分类器分类函数垃圾邮件分类总结朴素贝叶斯是有监督学习的一种分类算法

摆脱咸鱼·2022-11-30 16:50

决策树算法

5.2信息增益5.3构建决策树5.4ID3的局限性6.C4.5算法7.CART(基尼系数)8.如何选取算法9.API10.网格搜索调整参数11.示例1.认识决策树决策树(DecisionTree)是一种有监督学习

荼靡，·2022-11-30 13:25

深度学习11— 为什么需要迁移学习？+迁移学习简介

迁移学习的应用是近低于有监督学习。迁移学习迁移学习就是把一个场景学习到的模型应用到另一个场景•例如

@Irene·2022-11-30 02:00

机器学习期中复习

0.概念性质分类：定性（离散）二分类：仅正例与负例两种多分类：多种结果回归：定量（连续）是否存在标记数据有监督学习-有标记数据的训练无监督学习-无标记数据的训练半监督学习-使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据

量子波动补题·2022-11-29 14:49

Python：sklearn数据预处理中fit(),transform()与fit_transform()的区别

二.比较1.有监督学习的算法fit(x,y)传两个参数。无监督学习的算法是fit(x)，即传一个参数，比如降维、特征提取、标准化。2.fit_transfor

健康平安的活着·2022-11-29 13:51

epoch如何设置_如何用机器学习模型，为十几亿数据预测性别

所以，如果可以，我们会尽可能地把问题转化成有监督学习。

当下的幸福·2022-11-29 07:44

强化学习（Q-learning）

机器学习算法可以分为3种：有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（UnsupervisedLearning）和强化学习（ReinforcementLearning），如下图所示：

我不是zzy1231A·2022-11-29 07:12

机器学习-K-means聚类算法

1、聚类和分类的区别分类算法的样本是带标签的，聚类算法的样本是不带标签的，试先并不知道这个数据集是属于哪一个类别，根据数据的特征来给数据进行聚类，并且聚类是无监督学习而分类是属于有监督学习的。2

白日梦我Deja_Vu·2022-11-29 05:49

机器学习：K近邻算法（K-NN）

K近邻（K-NearestNeighbor,KNN）是一种最经典和最简单的有监督学习方法之一，它非常有效而且易于掌握。

白羽火·2022-11-28 22:11

通俗地理解贝叶斯公式（定理）

通俗地理解贝叶斯公式（定理）朴素贝叶斯（NaiveBayesianalgorithm）是有监督学习的一种分类算法，它基于“贝叶斯定理”实现，该原理的提出人是英国著名数学家托马斯·贝叶斯。

睿科知识云·2022-11-28 19:12

NLP学习（十六）-NLP实战之文本分类多算法对比分析实战-tensorflow2+Python3

本文将详细介绍文本分类问题并用Python实现这个过程：文本分类是有监督学习的一个例子，它使用包含文本文档和标签的数据集来训练一个分类器。

安然烟火·2022-11-28 12:08

面试 | 22道机器学习常见面试题目

有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。

小白学视觉·2022-11-28 11:02

r语言随机森林_机器学习：R语言实现随机森林

R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择随机森林(randomforest)是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。

weixin_39588679·2022-11-28 09:12

scikit-klearn之 1.决策树

一.决策树概述1.认识决策树决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。

smile~。·2022-11-28 00:00

基于机器学习的量化投资策略

机器学习算法可以分为有监督学习，无监督学习，强化学习3种类型。

superhake·2022-11-27 21:31

机器学习入门（6）—— 支持向量机（1）

文章目录1.支持向量机简介简易分类数据支持向量机：边界最大化1.支持向量机简介支持向量机是一种二元分类模型，是一种非常强大的，灵活的有监督学习算法，既可以用于回归又可以用于预测。

打火机烧水·2022-11-27 20:52

分类算法原理及python实现（一）

分类算法的概念1.概念2.应用3.统计学分类与机器学习分类的区别4.概率模型与非概率模型基本思想二、分类算法1.逻辑回归2.朴素贝叶斯3.K近邻一、分类算法的概念1.概念输出变量Y为有限个离散值的预测问题，是一种有监督学习

banna127·2022-11-27 19:46

随机森林算法训练及调参-附代码

随机森林算法的理论知识随机森林是一种有监督学习算法，是以决策树为基学习器的集成学习算法。

BluePing·2022-11-27 08:58

数据分析与机器学习学习笔记--聚类算法

1.引言聚类算法分属与机器学习中的无监督学习类型，由于无监督学习大多是根据距离进行分类所以其准确性远不及有监督学习，但是聚类算法用于数据预处理还是有很大作用的。

蜡笔小新丶不小心·2022-11-27 08:24

有监督学习神经网络的回归拟合——基于红外光谱的汽油辛烷值预测（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述红外光谱法(IR)属于分子振动光谱技术，波数范围在4000cm-1～400cm-1之间,它的原理是基于分子中各类官能团的特征吸收，信号强度高，且对微量组分仍能检测出信号，具有灵敏度高、特征性

荔枝科研社·2022-11-27 08:06

KNN算法

一.KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

THE@JOKER·2022-11-26 14:02

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