监督学习-降维第12页

【论文阅读】Self-supervised Learning: Generative or Contrastive

Abstract研究了在计算机视觉、自然语言处理和图形学习中用于表示的新的自监督学习方法。全面回顾了现有的实证方法，并根据其目的将其归纳为三大类：生成性、对比性和生成性对比（对抗性）。

鱼小丸·2024-01-13 20:40

无监督学习Principal Component Analysis(PCA)精简高维数据

目录介绍一、PCA之前二、PCA之后介绍PrincipalComponentAnalysis(PCA)是一种常用的数据降维和特征提取技术。

取名真难.·2024-01-13 18:50

四种无监督聚类算法说明

目录一、K-Means无监督学习（K-Means）的认识-CSDN博客二、Mini-BatchK-Means--Centroidmodels三、AffinityPropagation(Hierarchical

取名真难.·2024-01-13 18:50

强化学习笔记持续更新......

举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

用于图节点分类的标签传播系列算法

注意：半监督与监督学习不同

时空摆渡者·2024-01-13 16:12

如何让自己成为一名高手-横向跨部门沟通

关系很微妙的同盟者关系微妙是因为每一场跨部门正式沟通都一定会蒙染一层暴力冲突的色彩；同盟是因为可以帮你上升一个问题本身的维度，找到共同目标进行降维打击来解决问题。

王武锐·2024-01-13 14:24

C3-1.3.1 无监督学习——异常检测

C3-1.3.1无监督学习——异常检测1、举例：异常值检测示例——密度评估法1.1举一个例子这里做的是查看飞机发动机异常检测：左侧：X1,X2…是可能会影响发动机状态的特征右侧：Dataset：训练数据集

帅翰GG·2024-01-13 10:23

如何利用RPA做UI自动化测试对传统自动化的降维打击

所谓降维打击，其实是RPA软件，跨界做了软件自动化测试。

实在智能RPA·2024-01-13 10:56

机器学习降维技术全面对比评析

降维技术提供了一种解决方案，将数据转换为低维表示，同时保留基本信息。本文旨在比较和对比一些突出的降维技术，涵盖线性和非线性方法。

冷冻工厂·2024-01-13 10:52

【机器学习300问】4、机器学习到底在学习什么？

以监督学习的线性回归问题为例：房子价格预测。图中的蓝色线的方程：y=w

小oo呆·2024-01-13 05:49

【机器学习300问】5、什么是强化学习？

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习

小oo呆·2024-01-13 05:14

0807桩记

关键词:合作共赢向上管理向下管理组织环境五层需求理论人性橄榄球降维打击具体可测量可完成息息相关有时间期限倒推如果就人物时间地点2分钟捡了西瓜，丢了芝麻日行周结月论季线年轮

倩倩打怪记·2024-01-13 02:55

企业咨询的第一步：调研--降维思维与发散思维的应用

作业报告.png调研企业经营不好的根源在哪里？我们在做企业调研的过程中出现过很多这样的问题：企业：我的业绩不好呀，你有什么样的办法？我：没有办法？我为什么这样回答呢，本着对企业负责的态度，企业所提出的这个问题面太广了，有可能是企业本身的问题，有可能是项目设计的问题，有可能能是员工执行的问题，也有可能是客户满意度的问题，也有可能是流程的问题，也有可能是目标设定的问题，当我们把这个这些问题弄清楚，再执

甘新军Kevingan·2024-01-12 22:59

度过人生低谷期的8个实用小建议

分享曾经给我启发很大的一句话：逆境来临时，会让我们从理想主义降维到现实主义，需要解决个各种问题。好看时间、好玩时间、心流时间

c4e5eeb1a6b2·2024-01-12 21:31

2021-03-22

大格局对小格局是一种“降维打击”得其大者可以兼其小。格局大的人对格局小的人，就是一种“降维打击”。

4ad45fb2c449·2024-01-12 18:20

Glove词向量技术

GloVe的主要目标是通过无监督学习从大规模文本语料库中学习词汇的分布式表示，类似于Word2Vec模型。GloVe的设计理念是在Word2Vec的基础上进一步优化，以更好地捕捉词语之间的语义关系。

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 18:51

【深度学习：Automated Data Annotation】自动数据注释完整指南

【深度学习：AutomatedDataAnnotation】自我监督学习解释什么是数据标注？如何自动化数据标注？

jcfszxc·2024-01-12 17:24

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（一）

文章名称【CIKM-2021】【BeijingUniversityofPostsandTelecommunications/WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图，忽略了异质图的特点，并

processor4d·2024-01-12 15:29

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

文章目录引言模型表达式拉格朗日乘子法阈值分类器结论实验分析引言线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，其主要目标是通过在降维的同时最大化类别之间的差异

Nie同学·2024-01-12 14:00

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2019-08-02)

MIMO干扰信道的最大-最小公平性设计：最小化最大化方法;从媒体事件报告中监督学习全球风险网络激活;跨域网络表示;基于友谊悖论采样的幂律度分布的最大似然估计;网络上的采样：估计不完整图的特征向量中心性;

ComplexLY·2024-01-12 14:25

word2vec中的CBOW和Skip-gram

Word2Vec由Google的研究员TomasMikolov等人于2013年提出，它通过无监督学习从大规模文本语料库中学习词汇的分布式表示。

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 12:21

原创 | 一文读懂ChatGPT中的强化学习

创建者将监督学习和强化学习相结合来微调ChatGPT，强化学

javastart·2024-01-12 12:07

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator

y_7539·2024-01-12 08:45

【机器学习300问】2、机器学习分为哪几类？

一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。

小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习】半监督学习

二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法，它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。

十年一梦实验室·2024-01-12 06:08

ChatGPT4在Python数据分析、自动生成代码等方面的强大功能丨人工智能领域经典机器学习算法丨热门深度学习方法及Python、PyTorch代码实现方法

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

小艳加油·2024-01-12 06:37

Python+ChatGPT，Python与ChatGPT结合进行数据分析、自动生成代码、人工智能建模、论文高效撰写等

包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择

WangYan2022·2024-01-12 06:02

PCA主成分分析算法

在数据分析中，如果特征太多，或者特征之间的相关性太高，通常可以用PCA来进行降维。比如通过对原有10个特征的线性组合,我们找出3个主成分，就足以解释绝大多数的方差，该算法在高维数据集中被广泛应用。

沉住气CD·2024-01-12 05:47

图神经网络预训练 (4) - 节点属性预测 Attribute Prediction + 监督学习代码

我们继续剖析StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks一文。上一文中介绍了子结构预测的预训练方法（ContextPrediction）。对于一个多层的深度学习模型，在分子图上训练主模型，在子图上训练层数较少的子模型，限制（损失是）主模型上与子模型的嵌入向量相似，保证子结构环境相似的节点在随着模型的层数增加时仍能保持相似的嵌入向量，意味着化学环境相似的结

wufeil·2024-01-12 04:57

代码随想录算法训练营day42背包问题理论基础

不放物品i时：dp[i-1][j]放物品i时：dp[i-1][j-weight[i]]+value[i]最后两者取最大值一维dp数组此层是由上一层推导出来的，可降维dp[j]:

2301_76501365·2024-01-12 03:49

只是故事-9 降维打击

有个词叫“降维打击”，然而林颜降低身价去求职，别说打击别人了，自己都没有任何竞争优势。看来这个“降维打击”，不仅打击低维度的人，对高维度的人本身也是打击。越是门槛低的职位，竞争越是激烈。

彦姐书·2024-01-12 02:28

智能营销决策&大模型 AIGA（AI Generated Action）

飞翔的七彩蜗牛·2024-01-11 21:39

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。

丘小羽·2024-01-11 21:04

K-均值聚类算法及其优缺点(InsCode AI 创作助手测试生成的文章)

K-均值聚类算法及其优缺点K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的类别。该算法的基本思想是根据数据点之间的距离，将它们划分为离其最近的K个簇之一。

Persus·2024-01-11 19:25

因子分析——主成份算法实现

主因子分析，在炼数成金课程中提到：降维的一种方法，是主成分分析的推广和发展是用于分析隐藏在表面现象背后的因子作用的统计模型。

weixin_30685047·2024-01-11 11:06

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

SVM（核支持向量机）是一种监督学习模型，是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。

zhangbin_237·2024-01-11 11:31

基于传统机器学习模型算法的项目开发详细步骤

1场景分析1.1项目背景描述开发项目模型的一系列情境和因素，包括问题、需求、机会、市场环境、竞争情况等1.2.解决问题传统机器学习在解决实际问题中主要分为两类：有监督学习：已知输入、输出之间的关系而进行的学习

挑大梁·2024-01-11 10:44

强化学习—模仿学习行为克隆生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。

oceancoco·2024-01-11 08:27

Instruct GPT:training language models to follow instructions with human feedback

贡献本文提出构建人类反馈的数据集，使用监督学习去Fine-tuneGPT模型，这样能使得模型往大家希望的方向行进（模型输出与人类意图Alignment）。Fine-tune后，仅使用

WindyChanChan·2024-01-11 06:32

Training language models to follow instructions with human feedback

首先收集标注者对于理想模型行为的演示用于微调GPT-3（监督学习），然后收集对于模型输出

qq_43901463·2024-01-11 06:27

chatgpt的基本技术及其原理

模型通过对大量的互联网文本进行自监督学习来学习语言模式和语义表示。在预训练过程中，模型需要根据上下文来预测下一个词或掩码。通过这种方式，模型能够学习到词汇、语法和上下文之间的关联。预训练使用了

andeyeluguo·2024-01-11 06:20

#Paper Reading# Training language models to follow instructions with human feedback

arxiv.org/abs/2203.02155论文发表于:arXiv2022论文所属单位:OpenAI论文大体内容本文主要提出了GPT-3.5（InstructGPT）模型，通过使用人类反馈的数据集进行监督学习

John159151·2024-01-11 06:48

在Noisy Data上训练出超越监督学习的模型

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：藏云阁主|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/415238682介绍一篇Manteia算法组的NeurIPS2021Spotlight文章。文章讨论的核心问题是，在医学图像生成领域，限制模型表现进一步提升的原因是什么？用什么方法可以打破该限制？我们希望通过这篇文章，给大家带来医学图

Amusi（CVer）·2024-01-11 05:53

NMF降维算法与聚类模型的综合运用

NMF降维算法与聚类模型的综合运用前言一：NMF算法二：NMF算法的使用三：NMF算法与层次聚类的综合使用四：总结前言这一章，我们讨论下另一个比较有效的降维手段：NMF（非负矩阵分解）。

月~时光之笛·2024-01-11 02:37

无人不智能，机器不学习·2024-01-11 02:05

LLM大模型和数据标注

这些模型通过无监督或自我监督学习进行训练。简而言之，只需极少的人工干预，就能生成一个能像人类一样对话的模型。这就引出了一个问题--数据标注对大型语言模型还有意义吗？

AONDATA·2024-01-10 23:30

【人工智能Ⅰ】复习汇总（各章节详细知识点梳理手写版）

1：人工智能导论2：知识表示3：遗传算法及其应用4：蚁群算法5：粒子群算法6：分类7：KNN和决策树8：回归和降维9：聚类10：人工神经网络11：支持向量机

MorleyOlsen·2024-01-10 20:43

在阿多比设计学院，摸鱼竟然比学习还难？

emm...要知道他们口中的“负责”是被每一位授课老师实打实的监督学习。你要是敢偷懒、敢发呆、敢上课睡觉，那么任课老师和班主任就已经做好找你谈话的打算了。

阿多比UI设计·2024-01-10 19:34

【手搓深度学习算法】用线性回归预测波士顿房价

线性回归线性回归是一种监督学习方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。线性回归的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。

精英的英·2024-01-10 18:20

使用机器学习方法进行分析和处理：对高质量图像进行压缩

而SVD图像压缩是基于图像的奇异值分解，将图像矩阵近似表示为低秩矩阵，从而实现图像的降维和压缩。2.压缩效果：SVD图像压缩与普通图像压缩工具相

Aurora_木迦·2024-01-10 11:08

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