监督学习-降维第14页

数据挖掘经典算法之K-邻近算法（超详细附代码）

简介又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。

Python研究者·2024-01-06 19:37

基于PCA-WA（Principal Component Analysis-weight average）的图像融合方法 Matlab代码及示例

本文主要展示利用PCA降维结合weight-average的图像融合方法。

foddcusL·2024-01-06 19:21

即使是乘风破浪的姐姐们，也逃不出这个困局？！

反而是这样一个把“降维打击”做到极致的综艺节目，再次带火了这些姐姐们。更有意思的是，作为专业歌手的丁当，一曲相当完美的演绎。却被杜华评价为可能和未来的女团不和谐，反而给了75的低分。

财富流学院·2024-01-06 15:18

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。

python风控模型·2024-01-06 14:06

DashScope灵积模型服务 java testcase - 特色功能模型监督学习

aliyun-dash-scope-test介绍DashScope测试和模型比较代码DashScope灵积模型服务建立在“模型即服务”（Model-as-a-Service，MaaS）的理念基础之上，围绕AI各领域模型，通过标准化的API提供包括模型推理、模型微调训练在内的多种模型服务。灵积模型服务的官方网站地址为：https://dashscope.aliyun.com，欢迎AI应用开发者由此开

临水逸·2024-01-06 13:06

李宏毅机器学习-PCA

无监督学习做什么无监督学习主要做两件事情：聚类&降维：比如说下图的树木，只有输入图片，没有标签，我们希望通过一个函数抽象的表达他们，于是抽出一个更抽象的表述生成器：也就是无中生有，我们有很多图片，但不知道是怎么生成的

Zhuanshan_·2024-01-06 09:43

机器学习——特征工程之K均值降维

机器学习——特征工程之K均值降维前言一、K-均值聚类（K-means）1、算法推导2、举例二、降维前言1、先直观解释什么是平面（线性子空间）和流形（非线性子空间）：答：如果线性子空间是一张平展的纸，那么非线性流形的一个简单例子就是卷起来的纸

macan_dct·2024-01-06 09:11

机器学习中的流形学习算法 Manifold Learning

1.流形学习概述流形学习manifoldlearning，于2000年在Science杂志上首次提出，是一大类基于流形的框架，是机器学习、模式识别中的一种方法，在维数约简（降维）方面具有广泛的应用。

scott198512·2024-01-06 09:11

Python迁移学习：机器学习算法

监督学习。这一类别高度依赖人工监督。监督学习类别下的算法从训练数据和对应的输出中学

智云研·2024-01-06 09:36

主成分分析

实验目的继续学习无监督学习中的降维算法，最经典的降维算法为主成分分析实验原理PCA的几何解释平移（去中心化）、旋转坐标轴，找到主成分pc1和pc2。

ykzcs2000·2024-01-06 06:02

【深度学习：Self-supervised learning (SSL) 】自我监督学习解释

【深度学习：SSLSelf-supervisedlearning】自我监督学习解释什么是自我监督学习？比较自我监督学习与监督学习和无监督学习为什么计算机视觉模型需要自监督学习？

jcfszxc·2024-01-06 06:36

论文解读Language-based Action Concept Spaces Improve Video Self-Supervised Learning

Language-basedActionConceptSpacesImproveVideoSelf-SupervisedLearning基于语言的动作概念空间改善视频自我监督学习备注:最近研究需要，先将翻译概括内容放这里论文地址

出门吃三碗饭·2024-01-06 05:24

利用自编码器(AutoEncoder, AE)，对图像或信号进行降维和聚类，并将隐空间在2D空间中可视化，通过Matlab编程实现

自编码器（AutoEncoder）是一种无监督学习方法，用于对数据进行降维和聚类。它通过学习输入数据的低维表示来重构输入数据，同时保持数据的分布不变。

学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

无监督学习（K-Means）的认识

目录一、无监督学习二、无监督学习和有监督学习的区别三、K-Means3.1数据分析3.2k-meas算法3.3数据正态化后k-means3.4找最佳k（ElbowPlot）四、k-means算法的优缺点一

取名真难.·2024-01-06 03:20

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

复利管理—如何持续让自己成长

复利—重复、持续地盈利一、复利的两个维度1.坡的长度（投资要从现在开始）2.雪的湿度（1）纵向复利—专，精，逐一攻克，熟悉的领域持续前行（2）横向复利—多点降维突破法，即同时进行多个动作，但降低难度二、

独上兰舟_bac7·2024-01-05 22:04

一入长投“深似海”

但是，结果超出了我的预期啊，这里有班班，有助教，大家互相监督学习，学习的氛围很浓，自毕业后，很感恩自己再遇到这样的学习机会。通过小白营的学习让我转变了思维，真正认识到理财就是理生活，没钱才更要理财。

丽莉_b3bd·2024-01-05 20:09

聚类分析-K-means、层次聚类、DBSCAN、簇评估

注：聚类分析是无监督学习。聚类类型划分聚类（PartitionalClustering）层次聚类（HierarchicalCl

norah2·2024-01-05 18:06

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点分成K个不同的组或簇。它是一种迭代算法，通过计算每个观测点与K个中心点的距离，并将每个观测点分配到距离最近的中心点所属的簇中。

荆赫同艺·2024-01-05 13:38

2020.4.7（106）

虽然一嘴疮了）两人在一块上课也有好处，可以互相监督学习，还能有多余收获。今天下午给二年级的侄子听写生字，听写40个错10个，这概率有点大，说了他两句，他开始攀比弟弟也

王铄妈妈·2024-01-05 10:33

Pytorch Overview

目录学习目标：要求：监督学习和无监督学习：深度学习基本方法：经典的机器学习方法:表示学习的改进：为什么要进行特征提取：深度学习的改进：深度学习的发展：神经网络的简单介绍：深度学习算法的三大支撑：学习目标

丘小羽·2024-01-05 07:36

K-均值聚类（K-means clustering）

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种常用的无监督学习算法，用于将样本数据划分成K个不同的类别。K-均值聚类试图找到K个簇，使得簇内的样本点相似度最高，而簇间的样本点相似度最低。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-05 07:30

什么是机器学习?

特征(feature),自变量标签(label),因变量y验证数据集(validationdataset)测试数据集(testdataset)传统程序是程序员来定义函数,而在机器学习中是机器训练出函数.监督学习

草明·2024-01-05 07:22

详解机器学习算法基础--K近邻算法

K近邻算法属于监督学习。监督学习是指给定我们的数据集是含有lable的，比如著名的iris数据集，就给定了我们每一个数据所属的类别，通俗一点讲，我们拿到一个数据，对应一个特征。

quzah·2024-01-05 06:44

机器学习：6.机器学习 --- K近邻

A、kNN算法的预测效率与训练集的数量有关B、kNN算法只能用于二分类C、kNN算法只能用于回归D、kNN算法属于监督学习AD2、下列说法错误的是:A、kNN算法的训练阶段需要构建模型B、kNN算法中k

HNU岳麓山大小姐·2024-01-05 06:43

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

在监督学习中，想要在训练数据上构建模型，然后对没见过的新数据做出准确预测，如果一个模型能够对没见过的数据做出准确预测，我们就说它可以从训练集泛化到测试集。

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

Week9

这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个

kidling_G·2024-01-05 03:53

20191109(要点) 降维打击～真爱与替代品～讨好型人格～成长四阶段

___毛豆笔记2019.11.10感恩春霞整理音频要点导语：降维打击举例：感恩冰蓝的高能分享～感恩毛豆结合自身理解和冰蓝分享整合成文字～别人对我们进行批判，其实批判的只是二维平面上影射的某一个侧面。

麒麟_702b·2024-01-05 03:40

清风数学建模代码笔记2（更新课_1

1.excel制图2.因子分析类似于主成分分析也用作降维，但其容易解释，较之主成分分析使用更为广泛。

笑一个吧U·2024-01-05 02:42

数学建模 -- 灰色关联分析

写在前面：笔记为自行整理，内容出自课程《数学建模学习交流》，主讲人：清风主要用于系统分析和综合评价非主流主成分分析不可以综合评价是用来降维的案例一：进行系统分析第一步：画统计图并且分析第二步：确定分析数列第三步

yb0os5·2024-01-05 02:40

【数学建模】主成因分析

目录一、问题的提出二、降维的作用五、PCA的计算步骤六、例题1讲解七、例题2的讲解八、Matlab代码九、主成分分析的滥用：主成分得分十、主成分回归本讲将介绍主成分分析(PrincipalComponentAnalysis

要如我愿·2024-01-05 02:40

清风数学建模笔记-主成分分析

内容：主成分分析介绍：主成分分析是一种降维算法，它通过旋转和变换将多个指标转化为少数几个主成分，这些主成分是原变量的线性组合，且互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。

别被算法PUA·2024-01-05 02:10

人生最容易打败自己的就是试一试

我和她制定各种计划，互相监督学习，互相鼓励支持。开始几个月我还好，我可以坚持每天学习、记忆、背诵，到后面我

唐大星·2024-01-05 01:13

降维算法的简单介绍

降维算法降维算法：通过减少数据的维度，如主成分分析和t-分布邻域嵌入等。降维通俗的讲，是通过减少数据的维度来处理高维数据的过程。降维算法有助于消除数据中的冗余信息，减少噪声，并提高计算效率。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 23:49

机器学习期末复习题

南笙，·2024-01-04 20:24

数模学习day06-主成分分析

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息

WenJGo·2024-01-04 16:31

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

清风数学建模笔记-因子分析

内容：因子分析概念：通过分析研究变量间的相关系数矩阵，把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子，由于归结出的因子个数少于原始变量的个数，但是又包含原始变量的信息，所以这一过程也称之为降维，与主成分分析相比更容易得到解释

别被算法PUA·2024-01-04 14:53

20条创业笔记

2.解决问题最好的方式，就是降维打击，要么将问题降低一个维度，要么将人提高一个维度。

萃见·2024-01-04 12:26

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。逻辑回归的主要目标是通过学习从输入特征到一个离散的输出（通常是0或1）的映射。模型表达式：逻辑回归模型使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性组合的输入特征映射到[0,1]之间的概率值。模型的数学表达式如下：其中：P(Y=1)P(Y=1)是观测

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

回顾逐渐没落的《三国群英传》系列，你最喜欢的是哪一部？

细细回想童年时期，感觉我们能接触到的三国题材游戏很多，我们也很乐于玩这些三国题材游戏：像是横版过关的《吞食天地》，战棋类的《三国志曹操传》、即时战略的《三国霸业》、还有对以上游戏降维打击最有代入感的《真三国无双

绘空之事·2024-01-04 11:32

pytorch入门：权重正则化，Dropout正则化，BN ，权重初始化

机器学习基础监督学习给定学习目标（标签），让预测值与目标更加接近。

AI路漫漫·2024-01-04 11:24

Review of Feature Selection, Dimensionality Reduction and Classification for Chronic Disease Diagnos

ReviewofFeatureSelection,DimensionalityReductionandClassificationforChronicDiseaseDiagnosis-慢性病诊断的特征选择、降维和分类综述摘要慢性病的早期诊断在卫生保健界和生物医学领域发挥着至关重要的作用

aab11235·2024-01-04 10:02

【吴恩达机器学习】第一周课程笔记

出发点是希望对自己起到一个督促和输出的作用如果你对我的笔记感兴趣欢迎Like，有不足之处也欢迎评论留言B站【2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】笔记参考【吴恩达《MachineLearning》精炼笔记】1机器学习的定义与分类1.1监督学习

Estella_07·2024-01-04 08:24

吴恩达机器学习笔记

吴恩达机器学习笔记第一周基本概念监督学习分为回归算法和分类算法无监督学习事先没有正确答案。

AADGSEGA·2024-01-04 08:23

大模型语言模型：从理论到实践

复旦大学课件链接/提取码：x7y6二、概念整理定义大规模语言模型（LargeLanguageModels，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练

棋圣阳阳阳·2024-01-04 06:25

模式识别与机器学习-半监督学习

模式识别与机器学习-半监督学习半监督学习半监督学习的三个假设半监督学习算法自学习算法自学习的步骤：自学习的优缺点：优点：缺点：协同训练多视角学习生成模型半监督SVM谨以此博客作为复习期间的记录半监督学习半监督学习

Kilig*·2024-01-03 22:45

关于数据降维的几种方法

1.什么是数据降维？数据降维是指将高维数据转化为低维数据的过程。在现实生活中，我们常常面临高维数据的问题，例如图像数据、文本数据、传感器数据等。

亦旧sea·2024-01-03 21:37

聚类算法介绍

聚类（Clustering）是一种无监督学习算法，它将相似的数据点聚在一起，形成簇（Cluster）。聚类算法在数据挖掘、图像分割、文本分类、生物信息学等领域都有广泛的应用。

亦旧sea·2024-01-03 21:06

深度学习知识点汇总-机器学习基础（3）

2.3监督学习的步骤2.3.1数据（1）数据收集获取数据及其对应标签将数据集划分为训练数据集和验证数据集考虑样本不均衡的问题，并基于此使用交叉验证的方法（2）数据预处理去除错误数据和标签缺失的数据数据增强

深度学习模型优化·2024-01-03 20:55

推荐频道

监督学习-降维