有监督学习第4页

判别式模型和生成式模型

在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型：判别式模型和生成式模型。简单地说，判别式模型是针对条件分布建模，而生成式模型则针对联合分布进行建模。

懒散的猫大王·2023-09-05 22:04

机器学习技术（六）——有监督学习算法之线性回归算法实操

机器学习技术（五）——有监督学习之线性回归算法实操引言：机器学习监督算法是一种基于已有标记数据的学习方法，通过对已知输入和输出数据的学习，建立一个模型来预测新的输入数据的输出。

天海一直在AI·2023-09-03 20:42

基础论文学习（6）——BeiT

BERT：Bidiractional(双向)EncoderRepresentationsfromTransformersSSL自监督学习：机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习，Sel

Yuezero_·2023-09-03 01:53

【机器学习】机器学习中的最优化算法总结

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。

风度78·2023-09-02 07:47

利用MMPreTrain微调图像分类模型

前言MMPreTrain是一款基于PyTorch的开源深度学习预工具箱，是OpenMMLab项目的成员之一MMPreTrain的主要特性有：支持多元化的主干网络与预训练模型支持多种训练策略（有监督学习，

羽星_s·2023-08-29 16:08

机器学习——KNN回归

KNN回归：是一种有监督学习，因为需要提供目标数据（target）2、案例：用KNN回归拟合sin函数，首先通过sin函数上的点训练KNN模型，然后用随机生成的点拟合函数。

疋瓞·2023-08-29 07:42

机器学习--决策树

决策树学习1）采用自顶向下的递归方法2）基本思想是以信息熵为度量，向下构造一颗熵值下降最快的树，到叶子结点处熵值为0.3）属于有监督学习决策树算法历史1）Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993

小菜鸡变形记·2023-08-29 06:51

机器学习回归问题正则化：线性回归、岭回归、Lasso回归

回归分析属于有监督学习问题，本博客将重点回顾标准线性回归知识点，并就线性回归中可能出现的问题进行简单探讨，引出线性回归的两个变种岭回归以及Lasso回归，最后通过sklea

flare zhao·2023-08-24 05:45

机器学习简介

文章目录引言1.从找规律说起2.机器学习应用2.1有监督学习2.2无监督学习2.2.1聚类2.2.2降维3.机器学习一般流程4.机器学习常用概念5.深度学习简介5.1引入--猜数字5.2深度学习5.2.1

@kc++·2023-08-23 20:40

05有监督学习——神经网络

线性模型给定n维输入：x=[x1,x1,…,xn]Tx={[{x_1},{x_1},\ldots,{x_n}]^T}x=[x1,x1,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差:w=[w1,w1,…,wn]T,bw={[{w_1},{w_1},\ldots,{w_n}]^T},bw=[w1,w1,…,wn]T,b输出是输入的加权和：y=w1x1+w2x2+…+wnxn+by={w_1}{x_

Tiny_G·2023-08-21 13:25

06有监督学习——迁移学习

1.迁移学习分类（1）基于实例的迁移学习方法：假设:源域中的一些数据和目标域会共享很多共同的特征方法:对源域进行instancereweighting，筛选出与目标域数据相似度高的数据，然后进行训练学习（2）基于特征的迁移学习当源域和目标域含有一些共同的交叉特征时，我们可以通过特征变换，将源域和目标域的特征变换到相同空间，使得该空间中源域数据与目标域数据具有相同分布的数据分布，然后进行传统的机器学

Tiny_G·2023-08-21 08:45

数学建模-灰色关联分析

灰色关联是有监督学习，TOPSIS是无监督学习。灰色关联如果取某个参考列，就是求和某个其他特征和这个特征的关联程度。如果先正向化，标准化，再取每个特征的最优值作为参考列，才是求每个样本评价。

小蒋的技术栈记录·2023-08-20 02:23

吴恩达机器学习2011版本学习笔记

1，有正确答案是有监督学习，反之是无监督学习2，模型就是把训练数据拟合为一个公式(严格来说是个函数，关系)。

zhaot1993·2023-08-19 21:05

机器学习实战 | 性别预测模型的构建与优化

所以，如果可以，我们会尽可能地把问题转化成有监督学习。

·2023-08-17 08:03

聚类方法简单总结

聚类概述聚类(cluster)与分类(class)问题不同，聚类属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习模型。聚类使用某种算法将样本分为N个群落，群落内部相似度较高，群落之间相似度较低。

enginelong·2023-08-16 10:11

基于LVQ神经网络的乳腺肿癌诊断

1.案例背景1.1LVQ神经网络概述学习向量量化(LearningVectorQuantization,LVQ)神经网络是一种用于训练竞争层的有监督学习(supervisedlearning)方法的输人前向神经网络

配电网和matlab·2023-08-15 08:05

机器学习与建模 - 聚类、分类、回归的区别

一句话概括：1.聚类：无监督学习，学习结果将产生几个集合，集合中的元素彼此相似；2.分类：有监督学习，学习结果将产生几个函数，通过函数划分为几个集合，数据对象是离散值；3.回归：有监督学习，学习结果将产生几个函数

黄饱饱_bao·2023-08-14 08:58

聚类与回归

回归回归属于监督式学习（有监督学习），知道因变量。

牛哥带你学代码·2023-08-14 08:27

深度卷积生成对抗网络（GCGAN）

本文大部分资料都是从该paper中获取的信息，有需要的小伙伴可以从这里下载学习https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf在计算机视觉中，CNN的有监督学习广受青睐，也得到了大量的应用

LN烟雨缥缈·2023-08-13 08:18

sklearn学习笔记——朴素贝叶斯

朴素bayes方法是一组基于bayes定理的有监督学习算法，在给定类变量值的情况下，每对特征之间条件独立的朴素假设。

龙鹰图腾223·2023-08-12 03:26

A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations(论文翻译)

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations摘要1介绍2方法2.1对比学习框架2.2训练大批量数据2.3评估协议3.用于对比表示学习的数据增强3.1.数据增强操作的组合对于学习良好的表示至关重要3.2对比学习需要更强的数据增强比有监督学习

黄阳老师·2023-08-09 16:45

马毅、LeCun联合发布EMP-SSL，突破自监督学习效率极限

过去几年，无监督和自监督学习（SSL）取得了巨大进步，通过SSL学习得到的表征在分类性能上甚至赶上了有监督学习，在某些情况下甚至还能超过有监督学习，这一趋势也为视觉任务的大规模数据驱动无监督学习提供了可能

夕小瑶·2023-08-08 11:45

决策树（ID3、C4.5与CART）——从信息增益、信息增益率到基尼系数

总结五、CART1、简介2、分类树2.1、基尼指数2.2、基尼指数与熵的关系2.3、连续特征2.4、离散特征2.5、生成步骤：3、回归树3.1、方差3.2、CART剪枝一、决策树决策树是分类算法，属于有监督学习

戎梓漩·2023-08-06 05:34

大规模向量相似度检索方案

比如用有监督学习模型来做人脸识别，模型的可解释性较低，而基于相似度搜索来做人脸识别，可解释性就更高。但是，当数据量很大，比如几千万张图片，要做相似度搜索，就比较困难

ybdesire·2023-08-04 23:43

机器学习之支持向量机（SVM）

1支持向量机介绍支持向量机（supportvectormachine，SVM）是有监督学习中最有影响力的机器学习算法之一，该算法的诞生可追溯至上世纪60年代，前苏联学者Vapnik在解决模式识别问题时提出这种算法模型

智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

什么都干的派森·2023-08-01 19:59

【Machine Learning 系列】一文详解有监督学习(Supervised Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。本篇主要介绍有监督学习(SupervisedLearning)的原理、算法及应用。

陈橘又青·2023-07-31 11:38

【Machine Learning 系列】一文详解强化学习(Reinforcement Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。在本文中，我们将介绍强化学习(ReinforcementLearning)的原理、常见算法和应用领域。

陈橘又青·2023-07-31 11:06

机器学习---线性回归、多元线性回归、代价函数

1.线性回归回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。

三月七（爱看动漫的程序员）·2023-07-31 10:38

机器学习：逻辑斯特回归算法

逻辑回归算法机器学习可分为有监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。对于LR来说，看成一种典型的有监督学习。

Twig程·2023-07-29 04:03

通俗易懂举栗子--怎么理解反向传播算法？

反向传播算法反向传播是一种有监督学习算法，用于训练多层感知器（人工神经网络）。OK，为什么我们需要反向传播？在设计神经网络时，首先，我们使用一些随机值或任何变量来初始化权重。

S0ybean·2023-07-28 14:32

【Machine Learning 系列】一文带你详解什么是无监督学习(Unsupervised Learning)

前言机器学习主要分为三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。在本文中，我们将介绍无监督学习(UnsupervisedLearning)的原理、常见算法和应用领域。

陈橘又青·2023-07-27 05:10

数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

LDA：有监督学习，学习一个可分性最好的投影方向。相当于是白化(whitening)+P

liuz_notes·2023-07-26 12:45

第7课：动手实战基于 ML 的中文短文本分类

文本分类，属于有监督学习中的一部分，在很多场景下都有应用，下面通过小数据的实例，一步步完成中文短文本的分类实现，整个过程尽量做到少理论重实战。

一纸繁鸢w·2023-07-26 05:49

CLIP

甚至预训练好的模型可以在任意视觉任务取得不错的效果，作者在30多个训练任务上都做了实验，效果相当显著，效果最好的就是在ImageNet上的结果，Clip在不适用ImageNet数据集（128万张图片）的情况下就能何之前有监督学习的

blackmanba_084b·2023-07-24 12:20

深入浅出KNN算法（一）介绍篇

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

大数据_zzzzMing·2023-07-17 18:04

Datawhale七月组队——动手学数据分析Task05数据建模及模型评估

模型的选择需要根据数据量、特征的稀疏性以及具体进行的任务来决定，大体可分为有监督学习和无监督学习两大类，代码实

郁浓·2023-07-17 15:39

第四章分类模型

分类的概述分类是有监督学习问题。

流纱静溪·2023-07-17 04:49

R语言解决数据不平衡问题

在我们做有监督学习的时候，数据中有一个类的比例远大于其他类，或者有一个类的比值远小于其他类时，我们就可以认为这个数据存在数据不平衡问题。那么这样的一个

Y_Wolf·2023-07-16 20:03

L3

回顾有监督学习里的回归和分类，房价预测使用的数据集中的每条数据都表明了房屋的面积和价格，所以对于有监督学习中的每条数据，我们都已经清楚知道了每条数据的正确答案，即标签。

夜空一起砍猩猩·2023-07-16 17:52

K近邻算法的理论与基于python实现

KNN（KNearestNeighbor）K近邻算法K近邻算法理论注意事项代码实现K近邻算法理论K近邻算法是一个有监督学习，需要提供有标签的样本进行训练，才能去预测新的样本。

褪色的博客·2023-07-15 22:21

模型搭建和评估--建模

fromIPython.displayimportImage#2、载入我们提供清洗之后的数据(clear_data.csv)，大家也将原始数据载入（train.csv），说说他们有什么不同通过对比两个数据，将原数据中survived列取出作为有监督学习中

junjunli·2023-07-15 06:35

dbscan matlab 负荷曲线聚类_机器学习中的聚类算法演变及学习笔记

【补充说明】聚类算法与分类算法的主要区别在于训练时的样本有无标签，聚类算法无监督学习，分类算法有监督学习！【再说一句】本文主要介绍机器学习中聚类算法的演变路径，和

myh991235·2023-07-14 04:25

深度学习中有监督，无监督，自监督学习

1.有监督有监督学习的特点，是数据集通常带有人工标签的数据集。1.1定义监督学习提供了一组输入输出对，这样我们就可以学习一个将输入映射到正确输出的中间系统。

mingqian_chu·2023-06-21 18:39

【无标题】机器学习——朴素贝叶斯

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。

西瓜皮儿的皮儿·2023-06-21 14:44

机器学习之KNN算法：基于pytorch在MNIST数据集上实现数据分类预测

KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和Kmeans相似（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。KNN算法基于实例之间的相似性进行分类或回归预测。

AI医疗·2023-06-19 05:04

有监督学习和无监督学习

（一）什么是机器学习？概念：从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。机器学习的应用范围：机器学习与模式识别、统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域有着非常深的联系。模式识别=机器学习两者的主要差别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则

____-7·2023-06-18 14:04

深度学习#1.有监督学习和无监督学习

机器学习#1.有监督学习和无监督学习人工智能与机器学习与深度学习机器学习有监督学习无监督学习人工智能与机器学习与深度学习什么是人工智能？人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”，就是人工智能。

直走的螃蟹·2023-06-18 14:33

有监督学习和无监督学习的异同

有监督学习即训练数据同时拥有输入变量(x)和输出变量(y);使用一个算法把输入到输出的映射关系——y=f(x)训练成一个模型，用这个模型对新的数据进行预测。

IT_心如止水·2023-06-18 14:29

一、深度学习引言

文章目录一、机器学习中的关键组件1.数据2.模型3.目标函数4.算法二、各种机器学习问题1.有监督学习1.1回归1.2分类1.3标记问题1.4搜索1.5推荐系统1.6序列学习2.无监督学习3.与环境互动

穆_清·2023-06-17 17:41

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