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有监督学习
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
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2022-12-25 14:45
机器学习
有监督
无监督
回归
分类
决策树
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
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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
数据分析入门
分类
数据分析
决策树
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
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2022-12-25 08:09
数据挖掘
机器学习
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
神经网络
学习
人工智能
深度学习
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
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2022-12-24 14:05
ML
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
python决策树id3算法
机器学习之决策树算法(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。
a flying bird
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2022-12-24 11:54
机器学习
无监督学习之Kmeans算法
2.4优点与缺点3.距离的衡量4.代码实现1.算法区别1.1.无监督学习与聚类算法理论的区别
有监督学习
模型算法模型需要的样本数据即需要有特征矩阵X,也需要有真实的标签y。
荼靡,
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2022-12-24 11:54
机器学习笔记
聚类
算法
k-means
无监督学习
机器学习面试题——KNN(K Nearest Neighbors)K近邻分类算法
机器学习面试题——KNN(KNearestNeighbors)K近邻分类算法提示: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
冰露可乐
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2022-12-24 11:28
大厂笔试题面试题
机器学习
深度学习
KNN
K近邻算法
机器学习算法入门与编程实践课后题及答案(唐四新等编著)
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
小博睡不醒
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2022-12-23 22:46
算法
人工智能
RL - 简单介绍
目录一、两种机器学习类型1.1预测型机器学习1.2决策型机器学习二、强化学习的定义三、强化学习的交互过程四、强化学习系统要素五、强化学习智能体分类一、两种机器学习类型1.1预测型机器学习1
有监督学习
:基于数据的一部分输入
Darren_pty
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2022-12-23 18:05
RL
人工智能
算法
对比学习历程
(正样本同类别,负样本不同类别)对比学习发展历程论文1:InstanceDiscrimination(经典baseline)个体判别工作动机:如下图所示,受
有监督学习
的启发,喂给一个训练好的神经网络某类别的输入图片
我说你别说
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2022-12-23 17:37
论文记录
学习
深度学习
斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记(7)神经网络防止数据过拟合:损失函数和正则化
损失函数损失函数是一个
有监督学习
问题,用于衡量分类算法的预测结果(分类评分)和真实结果之间的一致性。数据损失是所有样本数据损失的平均值:,神经网络在实际应用时常用来解决的问题是:分类问题和回归问题。
Naruto_Q
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2022-12-23 06:34
深度学习(deep
learning)
深度学习公开课
人工智能发展历程、机器学习分类、人工智能设计到的数学知识
机器学习的分类1)
有监督学习
(supervisedLearning):数据含有标记,预测结果和标记进行对比误差-算法:线性回归、SVM(支持向量机)、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯
NLP入门到入土
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2022-12-22 12:06
NLP学习历程
人工智能
机器学习
Sklearn专题一:决策树
非参数(不限制数据结构和类型)、
有监督学习
算法(要打标签)2、叶子节点代表什么?类别标签3、节点的出边代表什么?针对特征的提问4、决策树核心要解决的两个问题?1)如何从数据表中找到最佳节点和最佳分支?
Yuki_1999
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2022-12-21 12:11
决策树
机器学习
算法
论文阅读《Learning to Compare: Relation Network for Few-Shot Learning》
相比之下,人类只需要少量的
有监督学习
就能很好的识别物体,甚至不需要学习。比如儿童很容易通过一张图片或者“带着条纹的马”这些描述来知悉斑马的概念,这些都是机器做不到的,因此也激起了研究小样本学习
不说话装高手H
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2022-12-21 12:56
对比学习综述
这篇文章受到
有监督学习
的启发,如果我们将一张豹子的照片放到一个已经用
有监督学习
方法训练好的模型中,这个模型给出的分类结果往往都和豹子相关,
conquer777
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2022-12-21 10:30
对比学习
学习
深度学习
机器学习
【模式识别-北理工】概述
概述1.模式识别概述2特征与特征空间3
有监督学习
无监督学习4紧致性与维度灾难4.1紧致性4.2相似度度量4.3特征维度4.4泛化能力与过拟合4.5模式识别系统1.模式识别概述 什么是人工智能?
不断进步的咸鱼
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2022-12-21 10:22
模式识别
神经网络
人工智能
【python线性回归的小例子】
python实现线性回归的小例子前言使用的数据Python代码结果参考文献前言线性回归是机器学习中最简单的
有监督学习
算法之一,由于它非常简单,有时甚至不被认为是机器学习的一部分。
牛夏夏
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2022-12-20 13:01
python
线性回归
【图像去雾】颜色衰减先验图像去雾【含Matlab源码 2036期】
⛄一、颜色衰减先验去雾算法简介2015年Zhu等的颜色衰减先验去雾算法利用颜色衰减先验建立有雾图像的景深模型,采用
有监督学习
的方式得到模型的参数,结合大气散射模型得到去雾图像。
Matlab领域
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2022-12-20 11:57
Matlab图像处理(进阶版)
matlab
图像处理
计算机视觉
CH1 机器学习导论
1.7分类精度ACCCH1机器学习导论1.1什么是机器学习对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么为我们称这个计算机程序在从经验E中学习1.2学习任务
有监督学习
分类回归降维无监督学习密度估计聚类降维图像分割弱监督学习半监督学习
Jin4869
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2022-12-20 09:19
机器学习
人工智能
聚类
机器学习-Sklearn(第三版)Day1 决策树
1概述决策树(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。
小浩码出未来!
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2022-12-20 03:12
sklearn
决策树
数据挖掘回顾十:聚类算法之 K均值 (K-Means) 算法
并且,在分类或回归算法中(
有监督学习
),数据集中的一条数据包含两个信息:各特征属性值、类别标签或目标值。而聚类算法的数据集中每一条数据只包含一个信息:各特征属性值。聚类,顾名思义,就是聚类,呵呵。
石贤芝
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2022-12-19 23:39
数据挖掘&机器学习
“优化算法”面试知识点总结-损失函数总结+梯度下降法+正则化-百面机器学习系列6
文章目录问题1:
有监督学习
的损失函数问题2:机器学习中的优化问题问题3:
八股文的搬运工
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2022-12-19 17:10
机器学习面试知识点系列
算法
人工智能
机器学习(六)支持向量机(SVM)
间隔与支持向量1.1线性可分1.2支持向量1.3最大间隔超平面2.对偶问题2.1拉格朗日乘子法2.2SMO算法2.3SMO算法代码实现3.核函数4.SVM实例(手写体数字识别)5.实验总结支持向量机(SVM)是
有监督学习
中最有影响力的机器学习算法之一
Ag11
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2022-12-19 13:03
人工智能
基于决策树的分类预测
1.决策树的介绍决策树(decisiontree)是一种基本的分类与回归的方法,作为最基础、最常见的
有监督学习
模型,常被用于解决分类回归问题。本文主要讨论用于分类的决策树。
独影月下酌酒
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2022-12-19 08:17
决策树
决策树
机器学习
python
sklearn决策树
决策树决策树是一种非参数的
有监督学习
方法,它能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。
叁..
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2022-12-19 07:28
决策树
sklearn
机器学习
深度学习之knn算法
一.KNN算法概述KNN的全称是KNearestNeighbors,意思是K个最近的邻居,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。
zhangshaozhong__
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2022-12-18 17:26
算法
深度学习
机器学习
机器学习吴恩达课程总结(一)
文章目录1.第一章简介1.1机器学习(MachineLearning)1.2
有监督学习
(SupervisedLearning)1.3无监督学习(UnsupervisedLearning)2.第二章线性回归
zqwlearning
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2022-12-18 15:40
机器学习
机器学习
机器学习中的判别式模型和生成式模型
前言 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。
Bigdataxy
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2022-12-18 14:36
机器学习
人工智能
人脸识别系统设计 -- 基于J2判据和FLDA的多分类器的人脸识别系统设计论文报告(一)
本文的基本任务:是对关于帽子的人脸识别系统设计,用
有监督学习
机制设计并实现模式识别方法,用于进行人脸面部特征识别,戴帽子(是、否)。
对不起,我还只是小孩
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2022-12-18 09:37
模式识别
学习
matlab
R语言数据挖掘实践——五个场景全面读懂支持向量机
支持向量机(SVM)是一种
有监督学习
的算法,它可以用来处理分类和回归的问题。然而,实际应用中,SVM主要用来处理分类问题。在这个算法中,首先我们将所有点画在一个n维空间中(其中n代表特征个数)。
linjingyg
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2022-12-17 23:54
数据挖掘
r语言
支持向量机
支持向量机SVM工具包LIBSVM的安装和测试
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种
有监督学习
的二元分类器,在小样本分类中具有突出的优势,因此非常适合于基于脑影像数据的疾病分类研究。
悦影科技
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2022-12-17 12:02
EEG脑电技术分析文章
工具
matlab您的安装可能需要执行其他配置步骤_支持向量机SVM工具包LIBSVM的安装和测试...
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种
有监督学习
的二元分类器,在小样本分类中具有突出的优势,因此非常适合于基于脑影像数据的疾病分类研究。
weixin_39624360
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2022-12-17 12:32
机器学习分类之结合实际应用介绍KNN算法原理以及利用sklearn进行分类预测
KNN算法原理:存在一个训练样本集,并且每个样本都存在标签(
有监督学习
)。
晓晓白熊
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2022-12-17 09:46
机器学习
机器学习之随机森林、GBDT、Xgboost
随机森林、GBDT与Xgboost详细推导一.决策树——
有监督学习
二.随机森林三.GBDT四.Xgboost四.参考文献及链接写在前面的话:这部分内容主要是基本概念与实现方法,便于回顾使用。
小木木木木木mu
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2022-12-16 15:27
machine
learning
分类算法-随机森林实战案例
一、定义随机森林是一种
有监督学习
算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法。那什么是
有监督学习
呢?
最后一瓢若水
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2022-12-16 15:53
随机森林
算法
分类
scikit-learn
机器学习概述
机器学习的一般流程数据收集数据清洗特征工程数据建模模型评估算法分类机器学习
有监督学习
无监督学习分类k-近邻算法贝叶斯分类决策树与随机森林逻辑回归回归
_console_
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2022-12-16 14:20
AI
ML
人工智能
python
机器学习_1 机器学习-深度学习概念入门
机器学习——按照任务是否需要和环境交互分为:监督学习——按照训练样本是否存在标签分为:1.1
有监督学习
1.2无监督学习1.3半监督学习强化学习1.
有监督学习
按照训练样本的固有属性,可以分为分类(训练样本离散
Jackson_RZ
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2022-12-16 13:16
机器学习
机器学习
论文学习:Graph Data Augmentation for Graph Machine Learning: A Survey
GraphDataAugmentationforGraphMachineLearning:ASurvey图数据增强1.
有监督学习
的图数据增强1.1节点级任务1.1.1EdgeDropping(减少边)1.1.2GraphDiffusion
DreamBoy@
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2022-12-16 12:21
学习笔记
机器学习
学习
人工智能
大概是全网最详细的何恺明团队顶作MoCo系列解读...(完结篇)
Self-SupervisedLearning,又称为自监督学习,我们知道一般机器学习分为
有监督学习
,无监督学习和强化学习。而Self-SupervisedLearning是无监督学习里面的一种
机器学习社区
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2022-12-16 12:44
机器学习
深度学习
机器学习
人工智能
集体智慧编程_3发现群组
例如,聚类,非负矩阵因式分解,自组织映射等大概结构:
有监督学习
(分类,回归)↕半监督学习(分类,回归),transductivelearning(分类,回归)↕半监
小八一的梦想
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2022-12-16 12:07
基础知识
打砖
笔记
笔记
机器学习基础——入门级笔记
1.2机器学习的过程二、机器学习主要分类&无监督学习2.1主要分类分为
有监督学习
:给予数据与正确的结果,类似提供习题册和正确答案。无监督学习:提供数据不提供正确答案。
就想做一条闲鱼
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2022-12-16 11:41
推荐系统
机器学习
聚类
人工智能
【人工智能与机器学习】——聚类(学习笔记)
前言:我们之前学习的算法均是
有监督学习
(supervisedlearning),它的一个鲜明特征是通过给定的标签来学习从数据特征(如图像)到语义标签的映射关系。
HinsCoder
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2022-12-16 11:36
人工智能详解
聚类
人工智能
学习
算法
python
som神经网络聚类简单例子_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
weixin_39947314
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2022-12-16 10:46
som神经网络聚类简单例子
关于距离,K-means,层次聚类,密度聚类以及谱聚类
目录相似度/距离k-Means算法衡量聚类(轮廓系数)层次聚类密度聚类谱聚类之前博客中讲的模型基本上都是分类以及回归模型,他们都是属于
有监督学习
的,意为所有的样本都有一个结果值提供,我们所要做的就是在原有结果值的指导
rexyang97
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2022-12-16 09:52
机器学习
聚类算法
模型评估
聚类算法
kmeans算法
机器学习
有监督学习
、无监督学习和半监督学习之间的区别
本篇文章是用来当做笔记的,如有侵权,联系删除。***********************************************************************************************************分割线*******************************************************************
孔小豹
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2022-12-16 00:26
机器学习
神经网络
机器学习
[机器学习-sklearn] KNN(k近邻法)学习与总结
KNN算法缺点五,KNN算法实现1.线性扫描2.kd树实现3.球树实现六,sklearn实现KNN算法七,实战代码引言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
茫茫人海一粒沙
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2022-12-15 19:03
Sklearn
深度学习
机器学习
DataWhale集成学习(上)——Task01
根据数据是否有因变量,机器学习的任务可分为:
有监督学习
和无监督学习。根据因变量是否连续,
有监督学习
又分为回归和分类。
x___xxxx
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2022-12-15 18:43
Datawhale零基础入门
集成学习入门
机器学习
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