有监督学习第8页

ZFnet论文翻译及解读

文章目录一、介绍二、方法(有监督学习)1、反卷积网络（可视化）1.1、反池化（上采样）1.2、反激活1.3、转置（反）卷积三、训练细节四、卷积网络可视化4.1、模型改进4.2、局部遮挡敏感性分析4.3、

秋天的风儿·2023-01-07 16:01

干货！手把手教你利用 LSTM 模型预测亚马逊股票价格

机器学习涉及两类学习方法(如上图):有监督学习，主要用于决策支持，它利用有标识的历史数据进行训练，以实现对新数据的标识的预测。无监督学习方法主要包括聚类。

我爱Python数据挖掘·2023-01-07 11:38

ccc-sklearn-13-朴素贝叶斯（1）

朴素贝叶斯一种直接衡量标签和特征之间概率关系的有监督学习算法，专注分类的算法，基于概率论和数理统计的贝叶斯理论。在计算的过程中，假设特征之间条件独立，不进行建模，采用后验估计。

扔出去的回旋镖·2023-01-07 06:38

阅读文献：“Improving Language Understanding by Generative Pre-Training”（GPT模型）

阅读文献：“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training”Introduction从原始文本中有效学习的能力对于降低有监督学习是极为重要的

小千不爱内卷·2023-01-06 16:40

面向有监督学习与文本数据的通用分类器

面向有监督学习与文本数据的通用分类器方法源码#将源码命名为ml.py__all__=['Classifier']importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassClassifier

DeeGLMath·2023-01-06 12:49

统计学习 EM算法 Python实现

1.EM算法是什么EM算法可以用于有监督学习，也可以用于无监督学习。这个算法是根据观测结果求得对含有隐变量的模型的参数的估计。

中杯冰美式·2023-01-06 08:39

Tensorflow学习笔记----Auto-Encoders自动编码器原理及代码实现

AutoEncoders)DropoutAutoEncodersAdversarialAutoEncoders(对抗AutoEncoders)Auto-Encoders代码实现有监督无监督我们在之前所学习的模型大多都是有监督学习

刘星星儿·2023-01-05 05:25

scikit-learn线性模型之线性回归

scikit-learn线性模型之线性回归线性回归参考文献线性回归有监督学习中主要解决两个问题，一个是分类，另一个是回归。

曹文杰1519030112·2023-01-04 14:21

神经网络的学习算法

学习方法分类1.有监督学习网络的输出和期望的输出（即监督信号）进行比较，然后根据两者之间的差异调整网络的权重，最终使差异变小。

AquilaEAG·2023-01-04 12:10

MAE自监督算法介绍和基于EasyCV的复现

通过这样的方式，能够在较少有标注数据上取得优于有监督学习方法的精度。

阿里云大数据AI技术·2023-01-04 10:52

大数据在电力行业的应用案例100讲（十四）-基于CBLOF算法的用电异常用户识别

前言在实际业务开展中使用有监督学习方法识别用电异常用户，存在较多的隐形成本。

格图素书·2023-01-04 09:25

【目标检测】grid cell、bounding box、ground truth的含义

groundtruth在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练

Cul_accino·2023-01-03 08:25

深度学习基础：数据集及其拆分（类别标签、数据集与有监督学习、留出法、K折交叉验证、分层抽样策略、网络搜索调超参数）

1鸢尾花数据集2数据集的数学表示3类别标签（groundtruth、goldstandard）4数据集与有监督学习5训练集、测试集的拆分6训练集测试集拆分（留出法）7K折交叉验证8分层抽样策略（Stratifiedk-fold

xMathematics·2023-01-03 08:21

Ensemble Learning(Trees, Forests, Bagging, Boosting）

1.概述有监督学习任务中，对于一个相对复杂的任务而言，我们的目标是学习出一个稳定且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不会如此理想，有时只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型或弱可学习weaklylearnable

scott198510·2023-01-02 18:44

机器学习--集成学习(ensemble learning)原理及常见问题总结

机器学习–集成学习(ensemblelearning)原理详解在机器学习的有监督学习算法中，集成学习作为其中一员广泛应用于各个行业、领域。那么，什么是集成学习呢？

我真的不叫苏图·2023-01-02 10:37

机器学习新视角1 :机器学习算法基本步骤

逻辑回归(归一,激活),线性回归(一元,多元),神经网络拟合4.调整算法参数:调整k值,调整线性斜率(n元参数对应n个斜率),调整权重(可以理解为权重是在矩阵中的斜率)5.分析误差(只针对分类算法也就是有监督学习算法

趣魂·2023-01-01 14:59

学习笔记CB007:分词、命名实体识别、词性标注、句法分析树

基于条件随机场命名实体识别方法属于有监督学习方法，利用已标注大规模语料库训练。命名实体的放射性。命名实体的前后词。特征模板，当前位置前后n个位置字/词/字母/数字/

ahua2886·2022-12-31 19:50

【SVM预测】基于蝙蝠算法优化SVM实现预测matlab源码

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。

Matlab科研辅导帮·2022-12-31 17:14

3w+深度盘点：机器学习面试知识点梳理！

有监督学习：对具有标记的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行分类预测。（LR、SVM、BP、RF、GBRT）无监督学习：对未标记的样本进行训练学习，比发现这些样本中的结构知识。

我爱Python数据挖掘·2022-12-29 23:28

【数据挖掘】

（★★★★★）有监督学习和无监督学习有监督学习指的是，通

TM 2.0·2022-12-29 17:53

sklearn文档 — 1.6. 最近邻

sklearn.neighbors提供了一些在无监督和有监督学习中基于近邻的学习方法。无监督近邻是许多其他学习方法的基石，特别是在流学习和光谱聚类方面。

quliulangle·2022-12-29 14:24

分类算法KNN的python实现

作者：刘凡KNN算法介绍KNN算法是有监督学习中的分类算法，它是一种非参的，惰性的算法模型。

zoujiahui_2018·2022-12-29 13:14

1TensorFlow笔记——基础概念简介&Python简明教程

0.1.2分类有监督学习：给带结果的数据进行训练，线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林等。无监督学习：给数据，找规律进行分类，常见的无监督学习算法有自编码器、生成对抗网络等。

weixin_45165961·2022-12-29 02:00

【ML】贝叶斯分类和朴素贝叶斯分类

用来衡量标签和特征之间的概率关系，属于有监督学习算法。因为贝叶斯是基于概率论的算法，了解算法之前，需要了解概率论的几个概念：联合概率

机器不学习我学习·2022-12-28 15:17

生成对抗网络之ＤＣＧＡＮ

1511.06434]UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks）卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现

furuit·2022-12-28 12:19

读论文——MoCo(何恺明 CV中的无监督)

（样本队列+移动平均编码器）MoCo学习到的特征可以迁移到下游任务中，在7种下游视觉任务上，让无监督学习比有监督学习表现更好。（Note：特征提取器和迁移下游任务是具有区别的）结

前行follow·2022-12-28 10:13

ccc-sklearn-7-SVM（1）

功能有监督学习线性二分类与多分类（LinearSupportVectorC

扔出去的回旋镖·2022-12-28 09:31

Python 现代控制理论 —— 梯度下降法实现的线性回归系统

线性回归是有监督学习中的经典问题，其核心在于找到样本的多个特征与标签值之间的线性关系。

荷碧·TongZJ·2022-12-28 07:10

python建模预测_技术分享 - python数据分析（6）——挖掘建模（1）分类与预测

一、实现过程1.1分类分类属于有监督学习的范畴，大致上的意思就是我们可以将样本数据分成几个类别，将我们的数据与我们的

weixin_39830200·2022-12-28 01:43

《Python数据分析与挖掘实战》学习笔记（三）

看到这里，我这个一窍不通的小胖又开始对有监督学习和无监督学习产生疑问了，于是找了一篇写的不错的博文补了补常识，见https://blog.csdn.net/u010947534/ar

MercyMeng·2022-12-28 01:07

机器学习课后答案

A.无标签B.核心是聚类C.不需要降维D.具有很好的可解释性3.下列对有监督学习描述错误的是(D)A.有标签B.核心是分类C.分类原因不透明D.所有数据都相互独立分布4.在以下学习策略中，使用的训练数据只有部分存在标签的是

北城半夏346·2022-12-27 22:05

【机器学习应用】机器学习之有监督学习

一、什么是有监督学习有监督学习和无监督学习一字之差，关键在于是否有监督，也就是数据是否有标签。

林北不要忍了·2022-12-27 20:37

KNN——K近邻

K近邻(KNN)分类器是有监督学习中普遍使用的分类器之一，将观察值的分类判定为离它最近的k个观察值中所占比例最大的分类。

Fran OvO·2022-12-27 16:54

【机器学习】KNN 算法介绍

距离计算1.闵可夫斯基距离2.曼哈顿距离3.欧氏距离4.切比雪夫距离5.余弦距离总结2.K值选择四、KNN的改进：KDTree五、KNN回归算法参考链接一、KNN简介KNN算法，或者称k-最近邻算法，是有监督学习中的分类算法

想变厉害的大白菜·2022-12-27 09:00

决策树在Sklearn中的实现

决策树决策树（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

sshi9·2022-12-27 08:55

02_有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）

02_有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数

黑泽君·2022-12-27 07:20

XGB(有监督学习)和多维时序模型结合——预测风电出力

新能源风力发电机上保存有很多实时传感器的感应数据。解决的问题：1，想要通过传感器数据预测未来一段时间出力功率。2，单XGB等有监督的机器学习模型，根据输入感应器数据预测出力功率，有一个问题，是用不了预测时间段的传感器参数数据（因为预测时间段的数据没有发生）。3，时序模型，可以对某一列传感器数据预测未来一段时间的值。4，通过时序模型对多维度的传感器数据都预测出未来值，使用这个未来值作为XBG(有监督

卖香油的少掌柜·2022-12-27 07:12

fit_transform()和transform()的区别

fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法，fit(x)传一个参数的是无监督学习的算法，比如降维、特征提取、标准化然后解释为什么出来fit_transform（）这个东西，下面是重点：fit和transfo

weixin_43720256·2022-12-26 17:19

通俗地讲清楚fit_transform()和transform()的区别

fit(x,y)传两个参数的是有监督学习的算法，fit(

1534437818·2022-12-26 17:48

机器学习算法入门与编程实践

第一章机器学习概述1.无监督学习的两个主要任务是（多选）BDA回归B降维C分类D聚类2.下列对无监督学习描述错误的是CA无标签B核心是聚类C不需要降维D具有很好的可解释性3.下列对有监督学习描述错误的是

晁晁我呀最讨厌期末了·2022-12-26 15:03

决策树介绍及常用算法

决策树作为最基础、最常见的有监督学习模型，常用来做语分类问题、回归问题决策树算法3要素：特征选择、决策树生成、决策树剪枝决策树生成过程就是使用满足划分准则的特征不断的将数据集划分为纯度更高、不确定性更小的子集的过程对于当前数据集

dudu妈·2022-12-26 14:06

DC-GAN：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(2015)简述：目前CNN已经在有监督学习中取得成功

用GAN得有GPU·2022-12-25 19:09

机器学习算法：决策树、聚类算法和回归理解

在有监督学习的情况下，我们有一个数据集，它们将

飞飞好奇·2022-12-25 14:45

机器学习经典算法：决策树（2）

1.概述决策树（DecisionTree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种基本的分类与回归的方法。决策树有两种：分类树和回归树。

冷冻工厂·2022-12-25 14:05

数据分析-分类

目录分类概念评价指标分类算法逻辑回归K近邻决策树朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯GaussianNB()伯努利朴素贝叶斯BernoulliNB()MultinomialNB支持向量机SVCLinearSVC分类概念分类是对特征变量建模和预测的有监督学习方法

ITLiu_JH·2022-12-25 12:49

机器学习的三大主要任务

根据因变量的是否连续，有监督学习又分为回归和分类：回归：因变量是连续型变量，如：房价，体重等。分类

侍伟·2022-12-25 08:09

自监督学习：自编码器

1、自编码原理先考虑有监督学习中神经网络的功能：in是输入的特征向量长度，out是网络输出的向量长度。

~hello world~·2022-12-25 02:40

决策树

介绍解决的问题：分类问题，有监督学习目的：产生一颗泛化能力强，即处理未知示例能力强的决策树。

灯塔先生·2022-12-24 14:05

python决策树id3算法_机器学习之-常见决策树算法(ID3、C4.5、CART)

其具有可读性、分类速度快的优点，是一种有监督学习。最早提及决策树思想的是Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法。

weixin_39993322·2022-12-24 11:35

机器学习之决策树算法(ID3、C4.5、CART)