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有监督学习
Python机器学习——决策树
python机器学习——决策树1、概念决策树(DEcisionTree)他通过对训练样本的学习,并建立分类规则,对新样本数据进行分类,属于
有监督学习
决策树也是一种多功能的机器学习算法,它可以实现分类和回归任务
汤姆z
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2022-11-21 11:20
小白
python
决策树
机器学习
大数据
论文解读: Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference
然而,已有的“预训练模型+任务描述”的无监督学习方法不如
有监督学习
方法效果好。此篇论文将二者的想法相结合,提出了一种基于模板(Pattern)的半监督小样本学习方法。
遥望山海
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2022-11-21 09:48
NLP
深度学习
自然语言处理
机器学习
人工智能
语义分割数据集——VOC2012
基于标注的图像数据,它是基本的
有监督学习
问题。
olivia12344321
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2022-11-21 08:15
语义分割
深度学习
计算机视觉
人工智能
使用svm对光学字符数据进行分类_深度学习-14.文本分类简述
在深度学习中文本分类又可以分文
有监督学习
的和无监督学习。但是无论何种方法文本分类最终应该是属于数学的集合的归类问题。假设给定字符串集合,在给定类别集合。存在一个函数,R取值{0,1}。如果,表示文
weixin_39664136
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2022-11-21 08:12
热力图原始文本数据处理
k-means聚类(python代码)
k-means聚类接下来是进入聚类算法的的学习,聚类算法属于无监督学习,与分类算法这种
有监督学习
不同的是,聚类算法事先并不需要知道数据的类别标签,而只是根据数据特征去学习,找到相似数据的特征,然后把已知的数据集划分成几个不同的类别
平平平安喔
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2022-11-21 05:45
聚类
python
kmeans
《机器学习实战 学习笔记》(一):机器学习介绍
文章目录第1章机器学习介绍 1什么是机器学习 2为什么要使用机器学习 3机器学习的种类 3.1监督式/无监督式学习 3.1.1常用
有监督学习
算法 3.1.2常用无监督式学习算法
闹闹的BaBa
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2022-11-21 01:05
机器学习
机器学习介绍
机器学习实战
深度强化学习
强化学习和
有监督学习
、无监督学习都不太一样,有一个智能体(Agent)的概念。什么是智能体呢?大家应该都玩过任天堂的一款经典FC横版通关游戏——马里奥兄弟。
我是女孩
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2022-11-20 23:11
强化学习
【干货总结】| Deep Reinforcement Learning 深度强化学习
在机器学习中,我们经常会分类为
有监督学习
和无监督学习,但是尝尝会忽略一个重要的分支,强化学习。
有监督学习
和无监督学习非常好去区分,学习的目标,有无标签等都是区分标准。
weixin_30343157
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2022-11-20 21:19
自然语言处理(七)
2.2利用FastText模型进行文本分类2.2.1fastText
有监督学习
分类1.文本表示1.1one-hot编码什么是one-hot编码?one-h
dayday学习
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2022-11-20 20:38
自然语言处理
word2vec得到词向量
fastext
one-hot
浅析李航老师-统计学习之
有监督学习
模型问题(本篇无深入)
1.统计学概论(三要素:模型,策略,算法):关于计算机基于数据结构概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的学科特点:1.以计算机为平台2.以数据为研究对象,数据驱动学科3.目的是对数据进行预测和分析4.以方法为中心,构建模型并运用模型。5.多领域交叉回归问题:输入和输出变量均为连续变量的预测问题。标注问题:。。。。。。。。。变量序列的预测问题。分类问题:输出变量为有限个离散变量的预测问题。概率
木马苇
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2022-11-20 19:44
算法
人工智能
自然语言处理
机器学习--KNN算法
KNN(K-NearestNeighbor)法即K最邻近法,最初由Cover和Hart于1968年提出,是最简单的机器学习算法之一,属于
有监督学习
中的分类算法。
孤グ寞
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2022-11-20 16:32
算法
人工智能
机器学习:k近邻算法
示例二、代码实现1.问题描述2.代码3.结果分析1.与测试集对照发现测试结果正确2.k取值的影响k近邻算法一、算法简介1.算法概述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
wuguanfengyue-
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2022-11-20 10:12
近邻算法
算法
强化学习《蘑菇书 EasyRL第一章 概览》
学习目标:1、对强化学习基本原理及结构能大致了解;2、了解强化学习的应用场景;分清强化学习作为半监督学习与无监督、
有监督学习
之间的差别。3、梳理强化学习模型的种类;对每种模型有粗略认识。
码不停Tick
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2022-11-20 09:56
大数据
强化学习
深度学习
2022吴恩达 第一课第一周 学习总结
01_回归(线性回归Linearregression)属于“
有监督学习
”:(输入特征,目标标签)目标标签是一个预测的数:inf目标:通过大量的样本数据(输入特征,目标标签)进行模型训练,得到一个训练后的模型
星光斑斓里放歌
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2022-11-20 08:02
机器学习
python
回归
《人工智能》课程作业6
A.线性回归是一种
有监督学习
算法B.线性回归能够求解直线(或超平面)拟合问题C.线性回归能够求解二次曲线拟合问题D.线性回归模型能够通过梯度下降策略训练正确答案:D3.(单选题)关于逻
m0_53786621
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2022-11-20 07:32
人工智能
集成学习01_介绍
1.集成学习(EnsembleLearning)简介在机器学习的
有监督学习
算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有缺陷,效果一般的模型
雪龙无敌
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2022-11-20 06:31
Python集成学习
集成学习
李宏毅深度学习笔记-P3&P4-回归
第二部分的内容主要讲的是
有监督学习
(supervisedlearning)的任务之一:回归-regression,本篇主要介绍了如何通过梯度下降法(gradientdescent)得到目标函数,并使用正则化
yzz19920820
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2022-11-20 05:18
深度学习
回归
吴恩达机器学习系列课程笔记
p=1
有监督学习
:给算法包含正确答案的数据集,算法的任务就是根据数据集给出更多的正确答案。回归问题(Regression):预测一个连续的输出值,预测出连续值属性的类型。
chen_nnn
·
2022-11-20 04:15
笔记
机器学习
聚类
算法
机器学习笔记6:Python底层实现集成学习
前言在机器学习的
有监督学习
算法中,我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往不这么理想,有时我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型,在某些方面表现的比较好)。
全村最cool的仔
·
2022-11-20 02:16
python
算法
机器学习
决策树
基于k-means实现鸢尾花聚类
基于k-means实现鸢尾花聚类K-means(k均值聚类)手动实现基于sklearn实现鸢尾花聚类K-means(k均值聚类)与
有监督学习
相比,无监督学习的样本没有任何标记。
褪色的博客
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2022-11-19 23:56
机器学习
数据挖掘
聚类
kmeans
机器学习
机器学习笔记
1.1.1概述1.1.2对于机器学习的不同定义1.2学习算法1.2.1
有监督学习
1.2.2无监督学习二、线性回归算法2.1模型表示2.2代价函数2.2.1数学定义2.2.2代价函数的作用2.3梯度下降法
白衣西蜀梅子酒
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2022-11-19 23:01
机器学习
概率论
机器学习
人工智能
基于kd树的k近邻算法——KNN
k近邻算法属于一种
有监督学习
算法,不同于决策树、感知机等常见的
有监督学习
分类算法,决策树和感知机都有一个基于已标记的训练样本进行训练的过程,后续基于训练得到的模型进行归类预测,而k近邻算法作为一种
有监督学习
算法
Chaoying.
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2022-11-19 20:10
机器学习
机器学习
线性代数
概率论
算法
吴恩达老师的机器学习与深度学习贴
有监督学习
:给计
weixin_41840630
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2022-11-19 19:58
机器学习
深度学习
什么是人工智能?什么是机器学习?什么是深度学习?三连问
人工智能人工智能机器学习
有监督学习
无监督学习半监督学习强化学习深度学习神经网络三者之间的关系 最近机器学习,深度学习频繁出现人工智能领域,成为高频词汇,但是好多同学对这些同学一知半解,一会儿这个学习,一会儿又那个学习的
樊鴻燁
·
2022-11-19 18:19
向AI进军的心路历程
机器学习
机器学习西瓜书01:绪论~第二章。
1.
有监督学习
是有有明确的结果,无监督学习是结果不是很明确。2.进行预测时需要有泛化能力,即预测没有见到过的数据的能力。3.归纳偏好:奥卡姆剃刀。
cc 提升ing 变优秀ing
·
2022-11-19 17:50
环境
Python深入浅出总结~
一、概要1.
有监督学习
:通过现有训练数据集进行建模,再用模型对新的数据样本进行分类或者回归分析的机器学习方法。
Miyano_Change
·
2022-11-19 15:44
Python
机器学习
机器学习与深度学习——关系、无/半/
有监督学习
、差异、主流框架
机器学习与深度学习目标1.人工智能、机器学习、深度学习三者之间的关系2.机器学习方式介绍2.1无监督学习2.2半监督学习2.3
有监督学习
3.深度学习与传统机器学习的差异3.1深度学习迅速发展的必然性3.2
@DWC_DIP
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2022-11-19 13:55
深度学习
pytorch
神经网络
支持向量机Support Vector Machine(SVM)
二元SVMSVM是一种
有监督学习
方法,因为它可以最大化几何边缘,所以又被称为最大间隔分类器目标函数损失函数即:当真实的label为1时,损失函数变为此时的函数图像如下此时,只要目标函数时损失就为0。
tigogogogo
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2022-11-19 13:48
机器学习
机器学习
SVM
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
SVM属于
有监督学习
模型,主要解决分类问题。SVM将每个样本数据映射为高维空间中的点,寻找最优区分数据类别的超平面,使各类到超平面的距离最大化。
AA_WangZai
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2022-11-19 13:40
Machine
Learning
支持向量机
机器学习
人工智能
支持向量机 Support Vector Machine简略
SVM是用来解决二分类问题的
有监督学习
算法,在引入了核方法之后SVM也可以用来解决非线性问题。
静静www
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2022-11-19 13:40
svm
集成学习(上)Task01:熟悉机器学习的主要任务
DataWhale集成学习(上)Task01:熟悉机器学习的主要任务1什么是机器学习2
有监督学习
导论2.1回归2.2分类这算是我第一次正式、系统学习【机器学习】和【集成学习】,言外之意我就是个小白(交通专业
等等党
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2022-11-19 13:57
DataWhale
python
机器学习
机器学习之Kmeans算法(自学笔记)
文章目录一,
有监督学习
与无监督学习二,Kmeans算法(一)Kmeans算法原理(二)Kmeans算法步骤(三)Kmeans的优化三,Kmeans优缺点四,例题一,
有监督学习
与无监督学习
有监督学习
:
有监督学习
我们接触过很多
zhi金——金小亮
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2022-11-19 06:55
机器学习
算法
k-means
机器学习之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
名难取aaa
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2022-11-19 05:59
算法
人工智能
scikit-learn
决策树经典算法ID3——我的第一篇博客
简介决策树是机器学习中一种常见的分类算法,属于
有监督学习
算法(至于什么是
有监督学习
,什么是无监督学习读者可以自行百度)。
Chaoying.
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2022-11-19 03:18
机器学习
机器学习
决策树
模式识别实现之人脸识别(matlab)
描述用
有监督学习
机制设计并实现模式识别方法,用于进行人脸面部特征识别,如性别(男性、女性)、年龄(儿童、青少年、成年、老年)、佩戴眼镜(是、否)、戴帽子(是、否)、表情(微笑、严肃)等。
永望
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2022-11-19 03:41
以数据为中心的AI构建的一种高效的MLOps系统
机器学习的研究领域包括
有监督学习
、无监督学习、半监督学习和强化学习等诸多内容。针对
有监督学习
和半监督学习
深蓝学院
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2022-11-19 02:53
MLOps
机器学习
人工智能
深度学习
KNN算法(一) KNN算法原理
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
~风凌天下~
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2022-11-19 01:52
机器学习
常见机器学习模型(一)—— 贝叶斯分类器
(
有监督学习
,有label)聚类算法:K-Means,EM。(无监督学习,无label)关联分析:Apriori。(啤酒和尿布放在一起销量更好的经典案例)连接分析:
知了爱啃代码
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2022-11-18 00:10
机器学习与深度学习
机器学习
人工智能
python
算法
机器学习极简入门笔记-5-无监督学习-K-means
目录第17章KNN算法(
有监督学习
算法,放在此位置是为了与下一章的K-means做对比)17.1KNN算法原理17.2KNN中的K第18章K-means——最简单的聚类算法18.1K-means算法步骤
南鸢北折
·
2022-11-17 11:54
ML极简入门读书笔记
人工智能
【机器学习应用】机器学习之无监督学习
这个定义的关键在于理解什么是标签,理解无监督学习不如先看一下
有监督学习
,
有监督学习
最典型的就是辨别动物,想要辨别是一条狗,就需要利用大量的狗的图片进行学习,得到狗的特点,而我们学习的图片是已经知道是狗,
林北不要忍了
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2022-11-17 07:58
Python网络课程
机器学习
学习
聚类
机器学习算法/模型——有监督到无监督(聚类):由 KNN 到 K-menas
K-NearestNeighbor)1.1基本思想1.2算法步骤2.聚类(Clustering)3.K-means3.1本质和概要本质前提算法思路3.2损失/目标函数3.3优化算法:期望最大化(EM)4.缺点5.代码DBSCAN
有监督学习
和无监督学习
Robin_Pi
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2022-11-17 07:17
机器学习(ML)
机器学习
机器学习练习题(2)+详细讲解
(T)解析:回归和分类属于机器学习中的
有监督学习
。分类任务是预测离散值,回归任务是预测连续值。3.用线性代数的方式描述函数或者方程的好处之一是书写方便。
清风自渡人归路
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2022-11-16 11:03
人工智能
机器学习
梯度下降
Python机器学习算法入门教程(一)
写在前面的话人工智能应用人工智能发展简史1、第一次兴起2、第二次发展3、第三次崛起机器学习&深度学习学习形式分类1、
有监督学习
2、无监督学习预测结果分类1、回归&分类2、聚类机器学习常用术语机器学习术语
热爱科技的刘同学
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2022-11-16 10:18
【一看就懂】的
python
机器学习
算法
python
人工智能
开发语言
机器学习实战—无监督学习之聚类
2.2.4K-means++2.2.5加速的K-means和小批量K-means2.2.6寻找最佳聚类数二.聚类的应用-使用聚类进行图像颜色分割一.无监督学习简介在前面的学习中,机器学习的应用都是基于
有监督学习
的
jakiechaipush
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2022-11-15 17:40
机器学习
聚类
学习
【机器学习】目标函数总结
二、机器学习算法分类三、
有监督学习
的目标函数概述1.分类问题2.回归问题3.数据生成模型四、无监督学习的目标函数1.聚类2.数据降维五、强化学习参考链接一、为什么需要目标函数?
想变厉害的大白菜
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2022-11-15 09:06
机器学习
机器学习
聚类
算法
SVM
有监督学习
LinearSVC, LinearSVR,SVC,SVR -- 024
微信公众号:python宝关注可了解更多的python相关知识。若有问题或建议,请公众号留言;内容目录一、支持向量机SVM简介二、LinearSVC,LinearSVR,SVC,SVR参数解释与比较1、LinearSVC介绍2、SVC介绍3、LinearSVR介绍4、SVR介绍三、LinearSVC,LinearSVR,SVC,SVR比较一、支持向量机SVM简介 支持向量机(SVM:Suppor
小麦粒
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2022-11-15 09:01
机器学习极简入门笔记-2-
有监督学习
基础
目录第8章线性回归8.1代价函数8.2使用梯度下降法求解目标函数8.3多维情形8.4线性回归的超参数8.5线性回归程序第9章朴素贝叶斯分类器9.1分类与回归9.2贝叶斯定理9.3朴素贝叶斯算法9.4朴素贝叶斯分类器9.5条件概率的参数9.5.1极大似然估计9.5.2正态分布的极大似然估计9.6朴素贝叶斯分类器程序第10章逻辑回归10.1Sigmoid函数10.2非线性逻辑回归函数的由来10.2.1
南鸢北折
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2022-11-15 09:00
ML极简入门读书笔记
学习
人工智能
机器学习极简入门笔记-4-
有监督学习
进阶-HMM
目录15.1基本概念概率模型生成模型与判别模型概率图模型马尔可夫链,马尔可夫随机场和CRF15.2数学中的HMMHMM的两个基本假设15.3HMM的三个基本问题概率计算问题预测问题学习问题15.4HMM3个基本问题的计算概率计算问题预测问题学习问题15.6HMM实例15.1基本概念概率模型所谓概率模型(probabilisticmodel),顾名思义,就是将学习任务归结于计算变量概率分布的模型。概
南鸢北折
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2022-11-15 09:29
ML极简入门读书笔记
学习
机器学习中的目标函数总结
有监督学习
算法在训练时通过优化一个目标函数而得到模型,然后用模型进行预测。无监督学习算法通常通过优化一个目标函数完成数据降维或聚类。
zenRRan
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2022-11-15 09:58
算法
聚类算法
计算机视觉
机器学习
人工智能
机器学习极简入门笔记-3-
有监督学习
进阶-SVM、SVR数学原理
目录第12章SVM12.1线性可分SVM12.2直观理解拉格朗日乘子法和KKT条件12.3对偶学习算法12.3.1对偶问题12.3.2强对偶性12.4求解线性可分SVM的目标函数12.4.1线性可分SVM的主问题12.4.2使用对偶算法求解线性可分SVM的步骤12.5线性SVM,间隔由硬到软12.5.1线性SVM的主问题12.6.3线性SVM的支持向量12.6非线性SVM和核函数12.6.1非线性
南鸢北折
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2022-11-15 09:51
ML极简入门读书笔记
人工智能
学习
svm
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