监督学习-降维

【现代控制系统】LTI系统的反馈结构和状态估计器

线性系统的反馈结构1.1状态反馈/线性直接状态反馈1.2反馈至状态微分的输出反馈1.3反馈至参考输入的输出反馈2.状态反馈的极点配置算法2.1状态反馈渐进跟踪问题——定常参考信号3.状态观测器3.1全维观测器3.2降维观测器
你哥同学·2024-01-19 19:13

预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）

一：Pattern-ExploitingTraining（PET）它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果，而且该思路比较优雅漂亮，因为它将预训练任务和下游任务统一起来了
zhurui_xiaozhuzaizai·2024-01-19 14:04

机器学习--人工智能概述

人工智能发展历程机器学习定义以及应用场景监督学习，无监督学习监督学习中的分类、回归特点知道机器学习的开发流程人工智能发展历程人工智能在现实生活中的应用人工智能发展必备三要素人工智能和机器学习、深度学习三者之间的关系人工智能在现实生活中的应用虽然人工智能在今天可能是一个流行词
江江江江江江江江江·2024-01-19 10:47

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

2024美赛数学建模思路 - 案例：异常检测

文章目录赛题思路一、简介--关于异常检测异常检测监督学习二、异常检测算法2.箱线图分析3.基于距离/密度4.基于划分思想建模资料赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net
建模君Assistance·2024-01-19 06:21

图像生成之变分自动编码器（VAE）

简要介绍“概率图模型+神经网络”、“EM算法、变分推断”自动编码器是一种无监督学习方法，将高维的原始数据映射到一个低维特征空间，然后从低维特征学习重建原始的数据。
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

生成式AI入门指南

这类模型的突破性进展之一在于，它们可以运用无监督或半监督学习等不同训练方法。这使得各类组织能够更简单、更快地利用大量未标注数据来构建基础模型。基础模型这一概念，如其名称所
英智未来·2024-01-19 01:21

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络仿照生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征进行学习。
WEL测试·2024-01-18 23:18

公平正义思维模型分析

而是一个闭门不出，没有任何合作和创新的社会，之所以不会陷入混乱是因为没有人会主动挑起这个混乱，因为挑起混乱者面对的打击是他无法预计的，且是不公正和不正义的打击，所以，就像《三体》中提到的一样，太不公正和正义的降维打击才是人们不会主动引发混乱的原因
那年我们正值青春·2024-01-18 18:23

聚类模型评估指标之内部方法

聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

聚类模型评估指标之外部方法

聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

变分自编码器（Variational AutoEncoder，VAE）

它的结构下图所示：据图可知，AE通过自监督的训练方式，能够将输入的原始特征通过编码encoder后得到潜在的特征编码，实现了自动化的特征工程，并且达到了降维和泛化的目的。
溯源006·2024-01-18 18:59

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。
草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。
草明·2024-01-18 14:11

半监督学习 - 半监督生成对抗网络（Semi-Supervised GANs）

半监督生成对抗网络（Semi-SupervisedGANs）是一种结合生成对抗网络（GANs）和半监督学习的方法。
草明·2024-01-18 14:40

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

什么是机器学习主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法，用于降低数据维度并发现数据中的主要结构。
草明·2024-01-18 14:37

【机器学习】机器学习四大类第01课

一、机器学习四大类有监督学习(SupervisedLearning)有监督学习是通过已知的输入-输出对（即标记过的训练数据）来学习函数关系的过程。
德天老师·2024-01-18 14:29

逻辑回归 Logistic Regression

逻辑回归的优点和缺点三、逻辑回归的应用场景四、构建逻辑回归模型的注意事项五、逻辑回归模型的实现类库六、逻辑回归模型的评价指标七、类库scikit-learn实现逻辑回归的例子总结前言逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法
JasonH2021·2024-01-18 13:45

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

数据降维简介数据降维即对原始数据特征进行变换，使得特征的维度减少。
北航程序员小C·2024-01-18 12:53

1.机器学习-机器学习算法分类概述

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三
以山河作礼。·2024-01-18 12:08

【计算机视觉】基于三维重建和点云处理的扫地机器人寻路

本项目采用的方法是SFM-MVS、Colmap、Kinect三种建模方法进行建模，分别由组内不同成员完成，经过亲自采集一定数量的图像集，利用SFM-MVS算法获得对应的三维模型进行2D降维处理，并利用该
乐心唯帅·2024-01-18 11:38

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。
小oo呆·2024-01-18 08:43

【论文笔记】BGRL：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping（简要笔记供复习使用）

Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrapping文章地址：Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrappingMotivation现有自监督学习的方法大多需要大量的负样本和大规模的数据增强
好想变有钱535·2024-01-18 07:28

KNN算法原理及应用

理解KNN算法原理KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-18 04:51

有关升维思考，降维打击

只是随着不断的学习，探索，经历，自我觉察后，就会明白：所有问题的背后无非这8个字，升维思考，降维打击。升级维度的是对全貌的感知，对需求的洞见。随后自然而然有了处理事件的能力。拿开头提到的其中
极简文案尤莉·2024-01-18 01:51

PCA实例及代码

将特征数量从几百上千降低到几十的过程就是数据降维。
morie_li·2024-01-18 01:22

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold
于饼喵·2024-01-17 22:23

论文阅读：Bayesian GAN

BayesianGAN点击访问paper官方github半监督学习对比算法1.简介贝叶斯GAN（Saatchi和Wilson，2017）是生成对抗网络（Goodfellow，2014）的贝叶斯公式，我们在其中学习生成器参数
风尘23187·2024-01-17 19:40

监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

什么是机器学习梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习方法，通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高模型的性能。GBM的训练过程是通过迭代，每一步都根据前一步的模型误差来训练一个新的弱学习器，然后将其加到整体模型中。以下是梯度提升机的基本原理和使用方法：基本原理弱学习器：GBM通常使用决策树作为基本的弱学习器，每个决策树负责对前一步模型
草明·2024-01-17 18:12

论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)

2.摘要序列到序列深度学习是近年来在口语理解的监督学习中出现的一种新范式。然而，以前的大多数研究都是探索这一框架来为每个任务
魏鹏飞·2024-01-17 18:06

做互联网？这些互联网行业名词你知道几个？

平台、渠道、闭环、粘性、流量、模式、切入、共享、痛点、赛道、头部、曲线、裂变、导流、测试、露出、分发、赋能、降维、玩法、沉浸、下沉、种子、病毒、逻辑、对接、增值、变现、日活、留存、僵尸、流失、返佣、打法
互联网观察人·2024-01-17 17:45

如何提升自己的格局

读过刘慈欣《三体》的人，应该都知道「降维打击」在宇宙中，遭遇降维打击的一-方不仅毫无还手之力，对打击什么时候到来、什么形式进行无法预测，甚至当打击真正到来时，-开始都无法理解这种打击意味着什么。
1daf26de63dd·2024-01-17 17:20

ChatGPT4.0 ＞ChatGPT 3.5 ＞ 文心一言

它是使用了大规模的语料库进行无监督学习的结果，并且在生成自然流畅的文本方面表现出色。ChatGPT可以用于各种对话任务，例如回答问题、提供建议、进行闲聊等。它可以理解和生成人类语言，对大部分输
测试部的故事·2024-01-17 15:45

三种方法实现PCA算法（Python）

它的主要作用是对高维数据进行降维。PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。
山阴少年·2024-01-17 14:50

吴恩达机器学习笔记（1）

一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中，训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。
python小白22·2024-01-17 14:59

线性代数在处理激光雷达的数据处理和图像处理中的应用

提取和降维等操作，从而实现更高效、准确的数据处理和图像处理。下面将详细论述线性代数在矩阵运算和特征值分解中的应用，并举例说明。
weixin_30777913·2024-01-17 13:13

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念
代码骑士·2024-01-17 12:10

06.逆矩阵、列空间与零空间

将A理解成矩阵变换，如果行列式为0，则该变换会降维，不存在方程组的解。如果一个三维矩阵变换将空间压缩到1维空间，则秩为1；若压缩到二维，则秩为2。秩代表着变换后空间的维
Maxcfb·2024-01-17 09:11

机器学习：李航 统计学习方法 笔记

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)
lealzhan·2024-01-17 08:54

机器学习：简要介绍及应用案例

这种学习的方式通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练
rubyw·2024-01-17 07:06

深度学习基础知识整理

这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化
Do1phln·2024-01-17 07:01

ChatGPT 自动化办公系列教程 - 提问篇：什么是 Prompt

自监督学习为什么Prompt是使用ChatGPT的关键技能
传说三哥·2024-01-17 05:16

什么是ChatGPT，什么是大模型prompt

什么是ChatGptChatGPT是一个由美国的OpenAI公司开发的聊天机器人，它使用了大型语言模型，现在有GPT-3、GPT-3.5、GPT-4.0多个版本，目前还在快速发展，通过监督学习和强化学习进行了微调
张飞的猪大数据·2024-01-17 05:15

机器学习：08. sklearn中的特征选择feature_selection

特征选择常用的方法有：过滤法，嵌入法，包装法，和降维算法。
医学小白学生信·2024-01-17 04:40

支持向量机（公式推导+举例应用）

拉格朗日乘子法）SMO算法核函数软间隔与正则化软间隔正则化（罚函数法）模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种强大而广泛应用的监督学习算法
Nie同学·2024-01-17 03:12

分类模型—监督学习

监督学习KNN基本原理寻找目标数据点附近最近的K个点，采用投票的方式判断测试数据点所属类别算法步骤1.计算测试数据与训练数据之间的距离2.按照距离的递增关系进行排序3.选取距离最小的K个点4.确定K个点所在类别出现的频率
Carolina_Wang·2024-01-17 00:13

降维打击与升维思考

2021年3月2日星期二阴《三体》里描述了这样的一个故事：当地球和三体星的坐标都暴露在宇宙之下时，歌者文明向太阳系发了一片二向箔，包括地球在内的太阳系文明全部降成二维，也就是说三维空间也变成了一张巨大的纸，一切烟消云散。我们人类生存在三维空间，一旦把我们扔到了二维空间，就变成了画中人了，我们也就活不了。书中讲人类在三体人的眼里，钻木取火和航天飞机没有本质上的区别，都在同一纬度。他们甚至说：人类都是
精进的医生·2024-01-16 22:39

特征工程-特征处理（三）

特征处理连续型变量处理（二）多特征降维PCAPCA是一种常见的数据分析方式，通过数据分解，将高维数据降低为低维数据，同时最大程度保持数据中保存的信息。
alstonlou·2024-01-16 21:30
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