有监督学习

[深度学习]-飞桨-学习笔记-note1

在机器学习领域中，有监督学习和无监督学习之分。监督学习是对已有的历史数据，并且知道了数据得到的结果，又可分为回归和
aixinqing00·2023-03-22 07:54

十大机器学习算法及其应用 体验成重中之重

agt=56机器学习算法可以分为三个大类——有监督学习、无监督学习和强化学习。有监督学习，对训练有标签的数据有用，但是对于其他没有标签的数据，则需要预估。
alleNjord·2023-03-15 09:40

chatgpt

GPT-2：最重要的思想是提出了“所有的有监督学习都是无监督语言模型的一个子集”的思想。
Jeu·2023-03-14 12:15

强化学习2020-03-17

机器学习可以分为预测型和决策性，有监督学习和无监督学习属于预测型，强化学习属于决策型。策略是从状态到行为的映射，分为随机策略和确定性策略。随机性策略是状态s下产生的行为的概率分布。
_a30a·2023-03-09 19:04

【机器学习之路】开山篇 | 机器学习介绍及其类别和概念阐述

机器学习之路系列（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2022.2.25）注释：文章会不定时更新补充文章目录前言一、机器学习概览1.1有监督学习和无监督学习1.1.1监督学习1.1.2无监督学习1.1.3
计算机魔术师·2023-02-28 19:13

【机器学习】生成式模型和判别式模型

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。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。
DonngZH·2023-02-25 08:55

数学模型：3.非监督学习--聚类分析 和K-means聚类

***回归、分类、聚类的区别：有监督学习--->>回归，分类/无监督学习--->>聚类回归-->>产生连续结果，可用于预测分类-->>产生连
weixin_30527551·2023-02-24 07:55

机器学习：支持向量机SVM

从算法的功能来看，SVM几乎囊括了所有常用算法的功能：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
Zen of Data Analysis·2023-02-21 07:39

00- 机器学习算法汇总 (算法)

一句话概括：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；分类(class)：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；回归(regression)
处女座_三月·2023-02-16 20:43

机器学习常用名词解释（一）

1、有监督学习通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。
BuckData·2023-02-07 11:56

机器学习算法（二）——基于决策树的分类预测 介绍分类应用原理+编程思路示例代码程序实践

通过上一篇机器学习算法（一）——逻辑回归简介分类应用原理+示例代码程序实践的学习，我们了解了机器学习的分类，学习了有监督学习中的分类问题算法——逻辑回归，这次我们来介绍第二种有监督学习中的分类问题算法—
青芒小智·2023-02-07 08:50

分类与回归（如何把分类问题转化为回归问题解决）

如何把分类问题转化为回归问题解决一、分类与回归的区我们都知道，有监督学习算法都在做一样事情，那就是预测。但是显然，针对不同的事件，我们有不同的预测的目标。
matrix_studio·2023-02-06 21:22

无需标注数据集，自监督注意力机制就能搞定目标跟踪

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。
小白学视觉·2023-02-06 14:02

论文笔记8：Distant Supervision for Relation Extraction beyond the Sentence Boundary

跨句子抽取在有监督学习中已经有所研究，但利用远程监督得还没有。二、方法和过程2.1思想采用文档级图表示，融合新的句间关系到原来得相邻关系和依存关系中。新
腾云丶·2023-02-06 07:18

笔记-变分自编码器（Variational Auto Encoder，VAE）

诸如分类、回归等有监督学习问题都得到了很好的解决，但监督学习需要大量标注数据，这一限制使得很多场景无法依靠人工智能的红利。因此，无监督学习正慢慢成为研究热点。VAE便是其中的典型代表。
ZSYGOOOD·2023-02-06 00:08

K均值聚类及代码实现

k均值是一种聚类算法，属于无监督学习的一种，而KNN是有监督学习/分类学习的一种。聚类：顾名思义，就是讲某些相似的事物聚在一起，形成一个类。这里就涉及到几个概念1.如何表示一个事物？
Leo蓝色·2023-02-05 12:46

KNN算法Matlab实现

属于有监督学习的传统机器学习算法，既可以解决回归问题也可解决分类问题。本文章只研究K-NN的分类问题，其核心思想是离样本A距离最近的K个样本的类别代表了A的类别。
齐硕君·2023-02-05 10:13

有监督学习

用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后将这种映射关系应用到位置数据上，达到分类或者回归的目的分类：输出是离散的回归：输出是连续的1.分类学习输入：一组有标签的训练数据（观察或评估），标签表明了这些蜀的所述类别输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个合适这组数据的分类器，当有新数据需要判断时，就可以将它输入给分类器进行判断训练集（trainingset）：训练模型的
TARDIS_2ac9·2023-02-05 07:38

分类与聚类

分类聚类有监督学习方法无监督学习方法向模型提供特定标签，对新目标结果进行分类，并且模型需要适当的测试和训练来进行标签的验证聚类的分组是在相似
AYYO317·2023-02-04 15:58

有监督学习、无监督学习以及半监督学习详解

相信大家在开始学习机器学习的入门时，首先接触的概念就是监督学习、无监督学习以及半监督学习。在我们开始讲解之前，我们先回顾一下什么是机器学习（ML）？百度百科给出的定义是，机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。从定义中，我们可以发现：(1)机器学习是一
小码爱撞墙·2023-02-04 09:39

7、半监督学习知识点

有监督学习：标记数据半监督学习：既有有标记数据xr，又有无标记数据xu无监督学习：无标记数据监督学习的核心就是回归，无监督学习的核心是分类，半监督学习一般的目标是找到一个函数迎合（也就是回归任务），然后用分类任务的信息去优
爱补鱼的猫猫·2023-02-04 09:37

ECCV 2022 Oral | 自监督学习与量化协同互助

特别是一系列基于对比学习工作的出现[3,4,6,7],使得自监督预训练模型在下游任务的表现与有监督学习之间的差异日益减小,甚至实现超越。这些下游训练的模型经常要被部署到不
我爱计算机视觉·2023-02-04 07:51

Open-mmlab学习笔记 D2

模型学习的方式主要有监督学习（损失函数、随机梯度下降算法、视觉模型常用训练技巧）与自监督学习。监督学习指基于标注数据
weixin_56985645·2023-02-04 07:13

基于GCN和DGL实现的图上 node 分类, 值得一看!!!

在上文中，我们使用GraphSage与DGL技术实现了无监督情境下的链接预测，本文我们将继续使用DGL和GCN网络来实现图上的有监督学习
算法全栈之路·2023-02-03 18:32

OpenMMLab实战打卡第一天

多层感知机：感知机是人工智能最早的模型，通过对输入特征的有监督学习实现相关的分类任务；训练的关键：损失函数，下图是百度百科的解释参考。其
conan ahau·2023-02-03 14:29

【聚类·分类·回归】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。
爱萨萨·2023-02-02 17:36

基于神经网络的MNIST手写数字识别

一、实验目的掌握运用神经网络模型解决有监督学习问题掌握机器学习中常用的模型训练测试方法了解不同训练方法的选择对测试结果的影响二、实验内容MNIST数据集本实验采用的数据集MNIST是一个手写数字图片数据集
naturliche·2023-02-02 13:04

【机器学习】聚类算法（理论）

聚类是无监督学习的典型算法，相较于有监督学习，由于聚类针对的大多是无标签数据，因
酱懵静·2023-02-02 10:31

《PyTorch深度学习实践》学习笔记 【4】

深度学习实践》学习笔记【4】学习资源：《PyTorch深度学习实践》完结合集六、LogisticsRegression（逻辑斯蒂回归模型）虽然它叫做回归模型，但是处理的是分类问题6.0回归问题和分类问题有监督学习
Pin_BOY·2023-02-02 09:23

6 逻辑斯蒂回归

文章目录回归问题和分类问题问题提出逻辑回归二分类问题逻辑函数与线性回归方程的不同模型变化loss函数不同BCEloss函数的介绍课程代码课程来源：链接课程文本来源借鉴：链接以及（强烈推荐）Birandaの回归问题和分类问题有监督学习
Micoreal·2023-02-02 09:52

客户分群-聚类算法

机器学习算法分类有监督学习有训练样本分类模型预测模型无监督学习无训练样本关联模型聚类模型聚类算法介绍聚类就是将一组对象划分成簇（cluster），使簇内对象相似性尽量大，而簇间对象相似性尽量小。
行走记忆时光·2023-02-01 12:45

Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning翻译

预训练是通过深度强化学习进行的，这同时也是一种有监督学习。强化学习的使
梨落琴川·2023-01-31 12:01

论文笔记(三)《Unsupervised representation learning using deep convolution to generate adversarial network》

0Abstract近年来，利用卷积网络（CNNs）进行的有监督学习在计算机视觉应用中得到了巨大的应用。相对而言，使用CNNs的无监督学习受到的关注较少。
爱吹口哨的夜莺·2023-01-31 10:46

《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》论文笔记

UniversalLanguageModelFine-tuningforTextClassification》的启发，采用“预训练+Fine-tune”两阶段的方式，在不降低模型效果的基础上，以统一的模型结构处理不同的NLP任务，并有效地降低有监督学习对标注数据的依赖
凯子要面包·2023-01-30 20:47

有监督学习week2

多维特征多元线性回归的梯度下降特征缩放可以使梯度下降运行得更快缩放的几种方法1.除最大值2.均值归一化3.
Paran0ea1·2023-01-30 17:42

有监督学习week1

机器学习的定义有监督学习无监督学习有监督学习指学习x到y或输入到输出到输出映射的算法给定若干组正确的x,y进行学习，最后可以对新的x进行合理的预测y回归有监督学习的一种，可以预测数字，和无限多的可能输出分类有监督学习的一种
Paran0ea1·2023-01-30 17:10

从one-shot问题的解法发现新的deep learning应用思路

one-shot问题在我们训练有监督学习模型时，为了让模型“见多识广”，我们会在构建训练集时，注重每个类别样本数的平衡。
ybdesire·2023-01-30 15:34

异常检测概念及方法

1.异常检测指的是通过数据挖掘手段识别数据中的“异常点”2.异常点类型：单点异常/全局异常：某个点和其他点都不一样上下文异常：多为时间序列数据中的异常集体异常：具有多种组合方式3.异常检查的难点：有监督学习的执行困难噪音
3863503570cb·2023-01-30 14:59

【无标题】深度学习期末复习要点

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录深度学习期末复习要点一、名词解释监督学习：用已知某种或某些特性的样本作为训练集，以建立一个数学模型(如模式识别中的判别模型，人工神经网络法中的权重模型等)，再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法称为有监督学习
cw11lq·2023-01-30 12:16

线性模型（刘二大人网课02笔记）

深度学习完成的四个步骤DataSetModelTraininginfering由于知道训练集x和y的值是什么，所以为有监督学习下图为一个简单的线性模型结构，为了能够得到良好的预测值，需要为其构建模型。
lxy209601483·2023-01-30 08:00

机器学习笔记-分类器

即logit模型属于参数估计，是个有监督学习。2.判别分析主流的判别分析算法有三大类：费希尔(Fisher)判别主要讨论线性判别分析（LDA）、二次
凡有言说·2023-01-30 06:19

初学者之路——————回归和分类问题

对于回归问题，一般是有监督学习，发现变量间的相互关系。分类问题是输出定性结果，而不需要连续，比如阴晴或好坏等。对于分类问题，准确性主要由结果划分的准确率和误判概率决定。如果文章存在问题，欢迎大家指出。
MapleCL·2023-01-29 14:37

随机森林算法介绍

1.概述随机森林（RandomForests，RF），是由多棵决策树构成的集成算法，用来做分类预测，属于有监督学习，其输出的类别是由每个树输出类别的众数而定。
进击的西西弗斯·2023-01-29 13:23

机器学习性能指标分析

有监督/无监督所有的样本数据集中，给出真实结果的，就叫有监督学习；只给样本数据，没有结果，自己猜的，就叫无监督学习。分类问题预测离散值的问题，
yaoleiroyal·2023-01-29 09:06

元学习的理解

我们知道，有监督学习是要学习一个从样本X到标签Y的映射.我们学习到了这个函数，便可以用这个函数对所有可能
视学算法·2023-01-28 19:10

python 文本聚类可视化_Python 文本相似度和聚类

在执行文本分类时，拥有标记合理的训练数据和有监督学习大有裨益。
weixin_39645249·2023-01-28 14:03

线性回归和逻辑回归的梯度下降实现

属于有监督学习。ps:回归在统计学中就表示一种预测性建模技术对自变量和因变量关系进行数学描述。（2）.代价函数定义：指预测情况和真实情况的差距，用于衡量模型预测能力的好坏。
希望减肥成功·2023-01-28 10:46

数据分析实践 - 孤立森林算法

0x00场景事件说明：与有监督学习相比，有监督学习有一条最佳拟合曲线，曲线的一边被认为是正常数据，曲线的另一边被认为是异常数据。
Sevsea·2023-01-27 23:34

Python数模笔记-Sklearn（2）聚类分析

首先我们谈谈有监督学习（Supervisedlearning）和无监督学习（Unsupervisedlearning），是指有没有老师，有没有纪委吗？差不多。
youcans·2023-01-27 19:36

Datawhale组队学习-机器学习Task1

（1）建立function3.机器学习的相关技术（1）有监督学习（2）半监督学习（3）迁移学习（4）无监督学习（5）结构化学习（6）强化学习Datawhale组队学习-机器学习Task1视频学习链接：李宏毅
SIGH233·2023-01-26 08:53
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