有监督学习第2页

机器学习——KNN近邻算法

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

herry_liang·2023-12-27 03:47

Machine Learning（1）DecisionTree

DecisionTree1概述1.1决策树原理决策树（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

江凪水心·2023-12-22 22:23

机器学习——主成分分析（PCA）

今天由我来向大家何为PCA算法及如何实现，PCA算法是无监督方法的典型，在此之前我们先来了解有监督学习、无监督学习以及半监督学习的区别。

Windsky23·2023-12-22 11:04

sklearn和tensorflow的理解

有监督学习：一般数据构成是【特征值+目标值】无监督学习：一般数据构成是【特征值】Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，传统的机器学习库。

月疯·2023-12-21 09:24

论文粗读“Masked Unsupervised Self-training for Zero-shot Image Classification”

HoiSCH.MaskedUnsupervisedSelf-trainingforZero-shotImageClassification[J].arXivpreprintarXiv:2206.02967,2022.摘要导读有监督学习由于较为昂贵的标注费用会限制模型的可扩展性

掉了西红柿皮_Kee·2023-12-21 03:43

什么是深度学习的无监督学习与有监督学习

无监督学习：深度学习中的无监督学习方法是一种训练算法，它在没有标注输出的情况下从输入数据中学习模式和特征。这种方法的核心是探索和理解数据的内在结构和分布，而不是通过已知的输出来指导学习过程。无监督学习在深度学习领域有许多不同的形式和应用，以下是一些主要的类型和特点：聚类（Clustering）:目的：将数据划分为若干组，使得同一组内的数据点彼此相似，不同组的数据点差异较大。例子：K-means,层

稻壳特筑·2023-12-19 12:02

数据仓库与数据挖掘c5-c7基础知识

分类内容分类的基本概念分类数据对象元组(x,y)X属性集合Y类标签任务基于有标签的数据，学习一个分类模型，通过这个分类模型，可以把一组属性x映射到一个特定的类别y上类别y提前设定好的--如：学生，老师有监督学习

目标是分享一切·2023-12-18 06:01

决策树是什么东东？

哈哈决策树详解引言决策树（DecisionTree）是一种有监督学习算法，常用于分类和回归。本文仅讨论分类问题。决策树.png一、决策树模型决策树模型是运用于分类以及回归的一种树结构。

一只怂货小脑斧·2023-12-17 12:09

Course3-Week1-无监督学习

2.2代价函数2.3选择聚类数量2.4代码实例-图像压缩3.异常检测3.1异常检测的直观理解3.2高斯分布3.3异常检测算法3.4选取判断阈值ε\varepsilonε3.5选择恰当的特征3.6异常检测与有监督学习

虎慕·2023-12-16 01:44

【强化学习-读书笔记】多臂赌博机 Multi-armed bandit

强化学习：评估性反馈有监督学习：指导性反馈价值函数最优价值函数，是给定动作aaa的期望，可以理解为理论最优q∗(a

x66ccff·2023-12-15 20:38

Java实现基于朴素贝叶斯的情感词分析

朴素贝叶斯（NaiveBayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。

码农参上·2023-12-15 12:51

机器学习及建模分类方法总结

有监督学习模型就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出

vegene·2023-12-06 10:56

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

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

深度学习基础（TensorFlow）

如何理解机器学习、深度学习和神经网络机器学习是人工智能的子研究领域，核心思想是通过经验提升性能，有监督学习非监督学习和强化学习范式；深度学习是机器学习的子研究领域，是现在非常流行的研究方法，性能非常强大

行走的参考文献·2023-11-27 21:17

【论文精读11】MVSNet系列（2018-2022有监督方法）总结

MVSNet系列总结（有监督学习方法）1.MVSNetECCV20182.RMVSNetCVPR20193.P-MVSNetICCV20194.MVSCRFICCV20195.PointMVSNetICCV20192019

LiverWhles·2023-11-27 16:04

机器学习——支持向量机（Support Vector Machine）

一、支持向量机1、支持向量机支持向量机属于有监督学习算法，可以用于解决分类、回归和异常值检测问题。本文主要讨论支持向量机解决分类问题。

学习啊ZzZ·2023-11-27 10:45

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，无监督学习将是蛋糕本体，有监督学习是蛋糕上的糖霜

Nowl·2023-11-24 16:04

Course1-Week1：机器学习简介

Course1-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

虎慕·2023-11-23 19:26

机器学习-有监督学习-分类算法：SVM/支持向量机【SVM：高维空间里用于二分类的超平面；支持向量：超平面附近隔离带边界上的样本】【求参数(ω,b)使超平面y(x)=Φ(x)·ω+b能最优分隔两集合】

支持向量机(supportvectormachine)：简称SVM。机，即机器，指的是这个模型是一个机器，它的作用是分类，所以可以理解为一个分类用的机器。通俗来讲，它是一种二类分类模型。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。当训练样

u013250861·2023-11-23 08:47

机器学习初探：（六）了解支持向量机-1

（六）了解支持向量机-1图片出处本篇将介绍有监督学习家族中的一种经典分类算法——支持向量机（SupportVectorMachines，简称SVM）。

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

【MATLAB】史上最全的7种回归预测算法全家桶

知识付费是现今时代的趋势，而且都是我精心制作的教程，有问题可随时反馈~也可单独获取某一算法的代码（见每一算法介绍后文）~1【MATLAB】BP神经网络回归预测算法BP神经网络是一种常见的人工神经网络，也是一种有监督学习的神经网络

Lwcah·2023-11-19 15:34

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

【机器学习7】优化算法

1有监督学习的损失函数1.1分类问题对二分类问题，Y={1,−1}，我们希望signf(xi,θ)=yi，最自然的损失函数是0-1损失，函数定义特点0-1损失函数非凸、非光滑，很难直接对该函数进行优化Hinge

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

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

一马平川的大草原·2023-11-16 06:32

Python机器学习算法入门教程（第五部分）

二十五、PythonSklearn库SVM算法应用SVM是一种有监督学习分类算法，输入值为样本特征值向量和其对应的类别标签，输出具有预测分类功能的模型，当给该模型喂入特征值时，该模型可以它对应的类别标签

别致的SmallSix·2023-11-15 11:25

机器学习15-1（无监督学习算法）

Content简介K-Means快速聚类数据集准备创建初始中心点类别划分重新计算中心点迭代停止条件数学意义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

Roy_Allen·2023-11-14 05:52

《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

深度学习半自动标注_拯救深度学习：标注数据不足下的深度学习方法

但是，现有的深度学习算法多是有监督学习算法，依赖大量人工标记的训练数据，而标注数据十分耗费人力成本。因此，解决深度学习对数据的依赖问题和减少数据标注成本成为了业界的研究热点。本

weixin_39637700·2023-11-12 23:00

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

NL2SQL：弱监督学习与有监督学习完成进阶之路

NL2SQL：弱监督学习与有监督学习完成进阶之路本文作者：追一科技算法工程师WayneOutlineNL2SQL任务和WikiSQL数据集介绍弱监督学习下NL2SQL解决方案有监督学习下NL2SQL解决方案追一科技

追一科技·2023-11-12 10:48

【大数据----数据挖掘】数据挖掘之聚类、分类、回归

1.分类（classification）有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。

Sunny3096·2023-11-11 22:55

详解机器学习最优化算法

前言对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。

金戈鐡馬·2023-11-10 04:35

【机器学习3】有监督学习经典分类算法

1支持向量机在现实世界的机器学习领域，SVM涵盖了各个方面的知识，也是面试题目中常见的基础模型。SVM的分类结果仅依赖于支持向量，对于任意线性可分的两组点，它们在SVM分类的超平面上的投影都是线性不可分的。2逻辑回归2.1逻辑回归与线性回归逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者的最本质的区别。逻辑回归中给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于此期望来处理预测分类问题。逻

猫头不能躺·2023-11-08 10:10

机器学习之回归模型

模型假设——线性模型step2：模型评估——损失函数step3：最佳模型——梯度下降选择其他更复杂的1元N次线性模型步骤优化合并法引入更多参数正则化回归模型回归模型(RegressionModel):是一种有监督学习算法

VinMemory·2023-11-08 07:08

机器学习之决策树

决策树：是一种有监督学习方法，从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并采用树状图的结构来呈现规则，用来解决分类和回归问题。节点：根节点：没有进边，有出边。

qq_38404903·2023-11-06 13:38

Python数模笔记-Sklearn（5）支持向量机

支持向量机（Supportvectormachine,SVM）是一种二分类模型，是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。

youcans·2023-11-03 17:27

机器学习初步_吴恩达_学习笔记

还有神经网络、支持向量机、无监督学习等模块还没有写，有空了再写1.初始机器学习机器学习的定义最常见的两类机器学习算法有监督学习：我们教会计算机做某件事情无监督学习：我们让计算机自己学习其他类型算法：强化学习

帅小帅家的小吴昊·2023-11-02 23:41

xgboost公式推导

xgboost公式推导基本构成boostedtree作为有监督学习算法有几个重要部分：模型、参数、目标函数、优化算法模型模型指给定输入x如何去预测输出y参数参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数

叫我老村长·2023-11-02 15:29

有监督学习线性回归

1、目标分析（回归问题还是分类问题？）2、获取、处理数据3、创建线性回归模型4、训练模型5、模型测试x_data=[[6000,58],[9000,77],[11000,89],[15000,54]]#样本特征数据y_data=[30000,55010,73542,63201]#样本目标数据fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#创建线性回归模

在路上哟～·2023-11-02 03:08

深度学习去噪新思路——教你用自编码实现非监督地震降噪

与有监督学习有明确的目标输出不同，无监督学习没有给定目标输出，而是去提取数据本身的静态结构特征。其中一个无监督算法就是自编码。01什么是自编码自编码是区别于人工编码的过程，

科技州与数据州·2023-11-01 01:09

机器学习-基本知识

任务类型◼有监督学习(SupervisedLearning)每个训练样本x有人为标注的目标t，学习的目标是发现x到t的映射，如分类、回归。

愚公移山山不愚·2023-10-31 16:20

机器学习模型的各项评价指标

机器学习模型分类为有监督学习和无监督学习。

wo_monic·2023-10-31 14:58

机器学习笔记第一周：概述

“例子：玩跳棋E=玩许多棋子游戏的经验T=玩跳棋的任务P=程序将赢得下一场比赛的概率一般来说，机器学习可以分为两类：有监督学习和无监督学习2.有监督学习在监督式学习中，我们得到了一个

古木沉舟·2023-10-31 01:08

VAE概述

78028.htmlLearningNotes变分自编码（VariationalAutoEncoderVAE）作者：发布日期：2016-12-2220:36:23我来说两句(0)0Tag标签：编码近年，随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几

樨潮·2023-10-30 13:28

双目深度估计中的自监督学习概览

PaperWeekly·2023-10-29 22:27

深入浅出KNN算法(一) KNN算法原理