监督学习-降维第16页

T002 降维打击

多次看到涉及多个领域，有关降维打击分析的文章，一直在思考这个概念对于我们普通人有什么启示呢？一、降维打击5.1出去玩，在这个万物求偶的季节，见到了孔雀开屏与火鸡开屏。

筱轩私塾·2024-01-15 04:29

深度学习day02 线性模型

深度学习day02线性模型线性模型的三个步骤监督学习过拟合泛化能力平均平方误差MSE模型代码：枚举法Visdom实时可视化工具包要会定期存盘（将模型运行崩盘前几天的数据存下来）range函数语法axis

qq_2480543330·2024-01-15 04:51

Week7

在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平

kidling_G·2024-01-15 04:02

分类和聚类的定义与区别

分类是有监督学习，通过已知标签的训练数据构建模型，预测新数据的类别。聚类是无监督学习，通过相似性度量将数据分组成类别，发现数据的内在结构和模式。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

KNN算法与Kmeans的算法的思想与异同

KNN算法：思想：KNN是一种监督学习算法，通过找到与新样本最相似的K个训练样本，进行分类或回归。基于特征空间中的邻近性，相似的样本在空间中也是相邻的。异同：监督学习：KNN需要有标签的训练数据。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:32

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且简单的无监督学习算法，用于将数据集分为K个不同的类别。

酷爱码·2024-01-14 18:09

机器学习之线性回归-多因子房价预测

根据建立的关系去解决问题机器学习的应用场景数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、证券分析、医学诊断、机器人…实现机器学习的基本框架将训练数据喂给计算机，计算机自动求解数据关系，在新的数据上做出预测或给出建议机器学习的类别监督学习

小旺不正经·2024-01-14 15:46

分类预测 | Matlab实现QPSO-SVM、PSO-SVM、SVM多特征分类预测对比

机器学习之芯·2024-01-14 14:21

西瓜书读书笔记整理（十） —— 第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习10.1.1什么是kNN学习kNN算法（k-NearestNeighbors）是一种常用的分类和回归算法。它的基本思想是根据最近邻的样本来预测未知样本的标签或值。10.1.2kNN算法步骤kNN算法的步骤如下：计算未知样本与训练集中所有样本的距离（通常使用欧氏距离或其他距离度量方法）。选取与未知样本距离最近的k个样本。对于分类问题，根据这k个样本的标签进行投票或权重计算，确定未知

smile-yan·2024-01-14 11:37

【深度学习：Foundation Models】基础模型完整指南

基础模型背后的5项人工智能原理根据大量数据进行预训练自我监督学习过度拟合微调和快速工程（适应性强）广义的基础模型的用例基础模型的类型计算机视觉基础模型计算机视觉基础模型的示例多模式基础模型多模式基础模型示例生成对抗网络

jcfszxc·2024-01-14 10:14

工智能基础知识总结--聚类算法

聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。高斯混合聚类（GMM）GMM在EM算法一节介绍。下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K

北航程序员小C·2024-01-14 09:53

读史以开慧

过去的二十多年里，我一直对历史嗤之以鼻，不爱看，觉得看了没用，不如多读点工具书，起码对工作有帮助，但是在社会上经历了几年的人情世故，被降维毒打付出了惨痛的代价以后，我开始慢慢觉得，我需要一些历史的案例来指引我洞察人心

大雅2019早睡早起·2024-01-14 08:46

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型（GuassianMixedModel,GMM）也是一种常见的聚类算法，与K均值算法类似，同样使用了EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。图5.6是一个数据分布的样例，如果只用一个高斯分布来拟合图中的数据，图中所有的椭圆即为高斯分布的二倍标准差所对应的椭圆。直观来说，图中的数据明显分为两簇，因此只用

一碗姜汤·2024-01-14 07:45

李沐—动手学深度学习笔记

目录引言1.2机器学习中的关键组件1.3.1监督学习2.预备知识2.1数据操作2.1.3.广播机制2.1.4.索引和切片2.1.5.节省内存2.1.6.转换为其他Python对象2.2.数据预处理2.2.1

比三毛多一根头发·2024-01-14 07:30

Grounding DINO：开放集目标检测，将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合

ContrastiveLanguage-ImagePre-training)：打破文字和图像之间的壁垒DINO(Data-INterpolatingNeuralNetwork)：视觉Transformer的自监督学习

丁希希哇·2024-01-14 07:59

李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数与微积分

系列文章目录李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作与数据处理文章目录系列文章目录一、线性代数（一）标量、向量、矩阵、张量（二）张量运算的基本性质（三）降维（四）点积（五）矩阵向量积、矩阵乘法（六）范数二

丁希希哇·2024-01-14 07:52

监督学习 - 多层感知机回归（Multilayer Perceptron Regression，MLP Regression）

什么是机器学习多层感知机回归（MultilayerPerceptronRegression，MLPRegression）是一种人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的形式，用于解决回归问题。多层感知机是一种包含多个层次的神经网络结构，其中包括输入层、至少一个或多个隐藏层，以及输出层。以下是多层感知机回归的主要特点和步骤：输入层：输入层包含与特征数量相等的节点，每个节

草明·2024-01-14 06:53

半监督学习 - 联合训练（Co-Training）

什么是机器学习联合训练（Co-Training）是一种半监督学习方法，它通过同时训练多个模型，每个模型都基于不同的特征集进行学习。

草明·2024-01-14 06:53

半监督学习 - 半监督K均值（Semi-Supervised K-Means）

什么是机器学习半监督K均值（Semi-SupervisedK-Means）是K均值聚类算法的一种扩展，它结合了有标签数据和无标签数据进行聚类。在传统的K均值算法中，所有数据点都是无标签的，而在半监督K均值中，我们允许一部分数据点有标签，而另一部分数据点没有标签。以下是半监督K均值的基本思想和步骤：基本思想有标签数据：使用有标签的数据点初始化聚类中心。无标签数据：将无标签数据点分配到最近的聚类中心。

草明·2024-01-14 06:17

20221221分享

实际上她对你实施的是降维打击，你的每一次如沐春风都是她在用高情商向下兼容。这类女生就不要想着去感动她，她理性的一面比男人还会权衡利弊。就像

雨松溪·2024-01-14 02:56

D5选择大于努力选赛道和调整 2组 Caden - 草稿

中小学成绩提升中端市场【2.用户场景痛点】外来人口多，公立学校少，私立学校林立，好的学校需要更好的成绩作为入学门槛，否则只能读中专【3.场景解决方案】期末期中考试，集中打宣传，孩子入学家长和孩子需要单独面试，降维打击家长

贝朗贝克·2024-01-13 21:13

【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