有监督学习

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

机器学习之朴素贝叶斯一

三、朴素贝叶斯与贝叶斯决策论的关系四、贝叶斯理论推导.1.条件概率2.全概率公式：3.进行最后计算：4.推广到朴素贝叶斯的这里说明一下为什么缺少了p（B）6.示例说明一、概述朴素贝叶斯算法是典型的有监督学习算法
QuietNightThought·2023-06-15 15:33

机器学习算法（一）KNN近邻算法

KNN算法是有监督学习中的分类算法。二、原理基于基于iris数据集，具体经历下面四步流程：①载入数据，对数据进行预处理（缺失值处理、标准化等，其中iris数据集数据全面，无需进行缺失值处理）。
J_Anson·2023-06-15 14:04

数据科学导论

《数据科学导论》重点归纳第1~4章数据科学研究的问题边角广泛，只要是和数据收集、清洗整理、分析和挖掘有关的问题都是数据科学要研究的问题；数据科学的主要方法：有监督学习、无监督学习、半监督学习；有监督学习中
乄北城以北乀·2023-06-15 01:00

大数据---聚类分析概述及聚类评估

分类和聚类的区别分类有监督学习；通过带标签的样本进行学习，生成分类模型（分类器）。聚类无监督学习；通过观察学习，根据样本间的相似性将数据分割成多个簇。基本聚类方法划分方法层次方法基于密
.叹服·2023-06-12 13:59

总结896

篇文章并回诵，检测每日必复习（5分钟）线代第二讲学习内容：暴力英语：早上继续从第一篇文章开始回诵，每日长难句，一篇六级阅读数学：关于泰勒公式的23道题目纠错，40分钟刷题16道期末复习：机器学习网课，关于有监督学习和无监督学习的理解
天真小巫·2023-06-12 11:12

机器学习期末复习 线性模型

有监督学习和无监督学习解释：线性模型要做的有两类任务：分类任务、回归任务分类的核心就是求出一条直线w的参数，使得直线上方和直线下方分别属于两类不同的样本回归就是用来拟合尽可能多的点的分布的方法，我们可以通过拟合的直线知道一个新样本的相关数值有监督的学习
JYHZZ·2023-06-12 05:19

线性回归

总结线性回归是有监督学习里最常见也是最简单的一种形式，可以分为一元线性回归和多元线性回归，适用情况为是连续型数据，为任意数据。
忘词x·2023-06-10 23:33

Python机器学习--分类算法--朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法的类型有监督学习的分类算法朴素贝叶斯算法的原理基于贝叶斯理论和特征相互独立的假设；因为假定特征相互独立让问题变的简单，因为称为朴素朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯
轻窕·2023-06-09 18:14

机器学习-分类

，尤为重要，虽然在企业开发中不一定用得到，但是基础的原理就藏在这里分类监督学习SupervisedLearning：已知数据输出（经过标注的）情况下对模型进行训练，根据输出进行调整、优化的学习方式称为有监督学习
二月w·2023-06-09 17:30

NLP-机器学习-监督学习-回归

一个好的总结：机器学习知识点全面总结_GoAI的博客-CSDN博客_机器学习笔记监督学习和无监督学习很好区分：是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label），输入数据有标签，则为有监督学习
zr_xs·2023-06-08 11:04

【人工智能】— 学习与机器学习、无/有监督学习、强化学习、学习表示

【人工智能】—学习与机器学习、无/有监督学习、强化学习、学习表示上一章BayesianNetworks本章：观测学习学习学习元素机器学习概论机器学习对什么有用自动语音识别计算机视觉Informationretrieval
之墨_·2023-06-07 19:51

朴素贝叶斯详解,并用python实现朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种有监督学习算法，常用于分类问题。它基于贝叶斯定理，通过计算先验概率和后验概率得出类别概率，进而进行分类。朴素贝叶斯假设特征之间互相独立，即一个特征的出现对另一个特征的出现没有影响。
GeekyGuru·2023-06-07 11:04

机器学习中的判别式模型和生成式模型

首发于人工智能写文章机器学习中的判别式模型和生成式模型Microstrong微信公众号：Microstrong，人工智能算法工程师已关注78人赞同了该文章目录：基本概念用例子说明概念判别式模型和生成式模型的区别二者所包含的算法在机器学习中，对于有监督学习可以将其分为两类模型
AiA_AiA·2023-04-21 19:09

SVM-基础

1.SVM要解决的问题SVM的全称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。
武耀文·2023-04-21 11:49

深度强化学习（1） 什么是深度强化学习？

本文主要内容来源于BerkeleyCS285DeepReinforcementLearning强化学习一般来说机器学习模式可以分为三类：有监督学习：SupervisedLearning无监督学习:UnsupervisedLearning
数科每日·2023-04-20 08:31

R -- 二分类问题的分类+预测

有监督学习基于一组包含预测变量值和输出变量值的样本单元。然后可以将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集，其中训练数据集用于建立预测模型，验证数据集用于测试模型的准确性。
All_Will_Be_Fine噻·2023-04-18 13:56

数据挖掘(4.1)--分类和预测

目录前言一、分类和预测分类预测二、关于分类和预测的问题准备分类和预测的数据评价分类和预测方法混淆矩阵评估准确率参考资料前言分类：离散型、分类新数据预测：连续型、预测未知值描述属性：连续、离散类别属性：离散有监督学习
码银·2023-04-17 21:34

深度强化学习【1】-强化学习入门必备基础（含Python迷宫游戏求解实例）

强化学习入门必备基础文章目录强化学习入门必备基础1.强化学习与机器学习1.1有监督学习1.2半监督学习1.3无监督学习1.4强化学习1.5深度学习2.强化学习中的一些概念2.1智能体、动作、状态2.2策略函数
Moresweet猫甜·2023-04-17 12:04

python机器学习数据建模与分析——数据预测与预测建模

文章目录前言一、预测建模1.1预测建模涉及的方面：1.2预测建模的几何理解1.3预测模型参数估计的基本策略1.4有监督学习算法与损失函数：1.5参数解空间和搜索策略1.6预测模型的评价1.6.1模型误差的评价指标
心无旁骛~·2023-04-16 16:26

监督学习和非监督学习

一、定义有监督学习是机器学习任务的一种。它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。一句话：给定数据，预测标签。无监督学习是机器学习任务的一种。
这里假装有个名字·2023-04-15 18:41

ICLR Spotlight | 卷积网络上的首个BERT/MAE预训练，ResNet也能用

然而在长久的探索中，这种BERT/MAE式的预训练算法仍未在卷积模型上成功（即大幅超过有监督学习）。
TechBeat人工智能社区·2023-04-14 17:51

机器学习 V1

1.有监督学习先看有监督学习算法，它是当前实际应用中使用最广的机器学习算法。进一步可以分为分类问题与回归问题两大类。前面说过，有监督学习算法的预测函数为：即根据输入即根据输入数据x预测出输出数据y。
Murphy哈·2023-04-14 04:06

强化学习简介

强化学习同机器学习领域中的有监督学习和无监督学习不同，有监督学习是从外部监督者提供的带标注训练集中进行学习（任务驱动型），无
独影月下酌酒·2023-04-13 01:17

支持向量机简单介绍

|||功能有监督学习线性二分类与多分类（LinearSupportVectorClassification）非线性二分类与多分类（SupportVectorClassification,SVC）普通连续型变量的回归
要努力啊啊啊·2023-04-12 09:24

浅谈chatGPT

此外，也可以结合有监督学习、强化学习等方式来进一步提升ChatGPT的能力。正如它所说，它确实使用了监督学习和强化学习等多种
听烟·2023-04-11 23:19

toolformer，教会大语言模型使用api接口

方法概括文章所使用的方法是有监督学习。但是我们并没有类似下方带有标签的训练数据，这要怎么做呢？本篇文章就采用了一个方法能够自己自足。他直接使用Prompt的方式让语
Yonggie·2023-04-11 13:56

《统计学习方法》第 3 章“k 近邻法”学习笔记

（图片来自周志华《机器学习》第10章第1节）有监督学习、分类学习、回归有
李威威·2023-04-11 13:45

Python机器学习应用 | 【第一周】无监督学习

•有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签•无监督学习最常应用的场景是聚类(clustering)和降维(DimensionReduction)聚类和分类都是无监督学习的典型任务，任务之间存在关联
谁陪你落日流年·2023-04-10 23:42

【机器学习】监督学习，非监督学习，半监督学习三者的定义区别及举例分析

监督（supervised）=标签（label），是否有监督，就是输入数据（input）是否有标签，有标签则为有监督学习，没标签则为无监督学习。
daphne odera�·2023-04-10 18:45

文本分类part1

1.基础知识1.1文本分类为有监督学习，需要整理样本，确定样本标签与数目。
璐瑶97·2023-04-10 07:11

4.无监督算法 SimCLR

结果该研究一次就把无监督学习（学习后再用于分类等后续任务）的指标提升了7-10%，甚至可以媲美有监督学习的效果。
xz1308579340·2023-04-10 01:52

KNN机器算法入门【Python】：实现手写数字识别

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K-means有点像（K-means是无监督学习算法），但却是有本质区别的。
蚂蚁爱Python·2023-04-07 07:04

【信用评分预测模型（五）】python决策树

有监督学习。常见的决策树算法有ID3，C4.5，CART。ID3：采取信息增益来作为纯度的度量。选取使得信息增益最大的特征进行分裂。
Christ1018·2023-04-06 18:45

搭配--语义消岐

频率均值和方差假设检验---t检验-皮尔逊卡方检验-似然比-互信息非组成构词法--不可替换性有监督学习--无监督学习区分标准--数据分类是否已知
writ·2023-04-06 07:32

随记·手撕coding | knn

有监督学习算法，训练数据有标签⭐原理：1、计算测试数据与各个训练数据之间的距离（欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度）2、按照距离大小升序排序3、选取距离最小的前k个点（k的值需要事先设定）4、确定前k个点所在类别的出现频率
#苦行僧·2023-04-06 03:27

机器学习笔记-Logistic分类

Logistic分类是有监督学习，必须需要人工标注；聚类则是无监督学习，只需要原始自然数据不需要标签。Logistic分类包括二分类与多分类，本篇文章重点关心
星河滚烫兮·2023-04-05 22:07

机器学习之kMeans聚类：日撸Java三百行day56-57

•分类(classify)分类是有监督学习方法中的一种，是从特定的数据中挖掘模式并作出判断的过程。
陈序袁·2023-04-05 15:38

机器学习之KNN算法：日撸Java三百行day51-53

一、什么是KNN算法K近邻（K-NearestNeighbor,KNN），是一种最简单和最经典的有监督学习算法之一。KNN算法是最简单的分类器，可以应用于分类和回归问题。
陈序袁·2023-04-05 15:08

【机器学习算法复现】支持向量机，可分类可回归的有监督学习算法，从数学原理到sklearn调包实践，可视化展示感受参数变化带来的影响

在机器学习中，支持向量机（SVM）是具有相关学习算法的监督学习模型，其分析用于分类和回归分析的数据。给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法构建一个模型，将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将示例表示为空间中的点，映射使得单独类别的示例除以尽可能宽的明确间隙。然后将新的示例映射到同一空间，并根据它们落在哪个边缘预测属于一
羞儿·2023-04-02 05:51

【sklearrn学习】朴素贝叶斯NaiveBayes

朴素贝叶斯是直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象的类。
jaeden_xu·2023-04-02 01:06

CH2-回归问题

视频学习要点P1有监督学习和无监督学习有监督学习：有因变量，有特征向量，目标是能够对未在数据集中出现的输入给出合理的预测，可分为：回归：目标变量连续分类：目标变量离散无监督学习：无因变量，有特征向量，目标是寻找数据中的结构典型数据集
辰风123456·2023-04-01 20:10

PyTorch学习之旅（二）——机器学习基础

一、三类机器学习问题主要有三类：有监督学习、无监督学习和强化学习。这里的监督怎么理解呢？监督可以理解为训练数据需要人工打标签，比如首先收集到1000
CSU_DEZ·2023-04-01 12:12

[Few-shot learning] Siamese neural networks

神经网络能够取得非常好的效果得益于使用大量的带标签数据进行有监督学习训练。但是这样的训练方法面临两个难题：有些情况下我们无法采集到大量数据；给数据打标签需要消耗大量人力财力。当我
Pr4da·2023-04-01 01:45

从 Supervised Learning 到 Policy Gradients

http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/的翻译如图，对于有监督学习，深度网络的输出结果是30%可能性predict-label=070%可能性predict-label
CoderOnly·2023-03-31 21:26

深度学习之 有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归

监督学习(Supervisedlearning)无监督学习(Unsupervisedlearning)、半监督学习(Semi-supervisedlearning)，分类聚类回归监督学习1、监督式学习（Supervisedlearning），是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（learningmodel），并依此模式推测新的实例。训练资料是由输入物件（通常是向量）和预期输出
weixin_30311605·2023-03-31 18:38

基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）

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概述参考文献：CNN是通过模仿生物视觉感知机制构建而成，能够进行有监督学习和无监督学习[33]。
科研社·2023-03-31 16:59

决策树

概念  决策树(DecisionTree)是一种有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策（基于分类或者回归）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。  
心中有高数·2023-03-31 08:34
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他