监督学习-降维第17页

如何使用“降维打击”？

关于“降维打击”这个概念，这几年是特别火，虽然很多人都在谈，但是能真正理解是什么意思的人，还是不多。所以，在探讨这个话题之前，我们首先要来说说：什么是“降维打击”。

珊珊_带你重返年轻·2023-12-28 14:45

经常读书的人和不读书的人有什么区别？

庆余年里的范闲为什么能在波谲云诡的朝野上混得风生水起，除了身世加分，更多是他自带唐诗三百首和诸多现代知识的加持，从而对“当代人”进行知识的降维打击。

小花碎碎念·2023-12-28 14:59

PYTHON基础：SVM不同核函数的区别与选择

SVM不同核函数区别与选择支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，它可以将数据从低维空间映射到高维空间，以便更好地进行分类或回归分析。

翼达口香糖·2023-12-28 11:42

机器学习概述（一）

机器学习概述sklearn.datasets特征工程特征提取特征预处理特征降维sklearn.datasetssklearn.datasets模块用于获取较为经典的数据集。

写进メ诗的结尾。·2023-12-28 11:43

模式识别与机器学习-无监督学习-聚类

无监督学习-聚类监督学习&无监督学习K-meansK-means聚类的优点：K-means的局限性：解决方案：高斯混合模型（GaussianMixtureModels，GMM）多维高斯分布的概率密度函数

Kilig*·2023-12-28 11:29

什么是迁移学习（Transfer Learning）？定义，优势，方法

迄今为止，大多数人工智能（AI）项目都是通过监督学习技术构建的。监督学习是一种从无到有构建机器学习（ML）模型的方法，它对推动AI发展起到了关键作用。

澳鹏Appen·2023-12-28 10:58

机器学习之特征工程-降维

但不要盲目降维，当你在原数据上跑到了一个比较好的结果，又嫌它太慢的时候才进行降维，不然降了半天白降了。常见的降维方法有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。

城市中迷途小书童·2023-12-28 10:31

ES6最全详解用法

文章目录模板字符串let箭头函数forof参数增强剩余参数(rest):打散数组(spread):数组降维数组解构:对象解构参数解构class期约Promise解决:Promise既学简写用法，又要学兼容写法

Dev _·2023-12-28 08:09

局部线性嵌入（LLE）的代码示例以及详细数学解释

文章目录局部线性嵌入（LLE）的数学原理LLE中的重建权重计算示例LLE降维映射的详细解释LLE降维映射的示例示例数据集降维映射从LLE的特征值和特征向量到低维数据（低维嵌入）特征值和特征向量的计算选择特征向量以获得低维表示构建低维数据表示代码结果局部线性嵌入

h52013141·2023-12-28 06:18

一滴水

亚麻色的长发女生靠近我，左顾右盼之后，将我的整个大楼旋转起来，并实施了彻底的降维。我是一滴水，拥有饮用水桶的地契时间已然长达九天有余。

高惠娟·2023-12-28 05:34

机器学习-逻辑回归

一、引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。尽管名字中含有“回归”二字，但这并不意味着它用于解决回归问题。

!chen·2023-12-28 03:22

YYDS！自监督网络在对比学习的最新进展（附论文程序）

作者|上杉翔二悠闲会·信息检索整理|NewBeeNLP自监督学习在CV和NLP已经用的很多了，那很自然也会被迅速引进并占坑到推荐系统领域咯。

科技州与数据州·2023-12-28 02:05

AAAI17最佳论文：Label-Free Supervision of Neural Networks with Physics and Domain Knowledge

用物理和特定领域知识让神经网络进行不带标签的监督学习摘要在许多机器学习应用中，带标签的数据数量稀少，要获得更多的标签造价昂贵。我们引入了一种新的神经网络监督学习方法，不是直接给出输入-输出对的直接示

manba_·2023-12-28 02:09

Semi-Supervised Learning With Deep Embedded Clustering for Image Classification and Segmentation

文中我们结合基于深度卷积神经网络的有监督方法和基于概率分布和网络学习到的特征表达进行深层嵌入式聚类的方法来实现半监督学习。

你笑起来就像好天气·2023-12-27 21:15

【头歌实训】Spark MLlib ( Python 版 )

基本统计编程要求测试说明答案代码第2关：回归编程要求测试说明参考资料答案代码第3关：分类编程要求测试说明参考资料答案代码第4关：协同过滤编程要求测试说明参考资料答案代码第5关：聚类编程要求测试说明参考资料答案代码第6关：降维编程要求测试说明参考资料答案代码第

撕得失败的标签·2023-12-27 20:26

Good Semi-supervised learning That requires a Bad GAN论文阅读笔记

前置知识GAN（生成对抗网络）在semi-supervisedlearning（半监督学习）上取得了较强的实证成果，但是有两点是我们都没搞明白的：discriminator（判别器）是如何从与generator

Gary_Liu·2023-12-27 19:12

机器学习——支持向量机

1、简介支持向量机(supportvectormachine,SVM)是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面(maximum-marginhyperplane

风月雅颂·2023-12-27 18:34

机器学习——朴素贝叶斯

1、简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的有监督学习算法。朴素是指样本特征之间是相互独立的，朴素贝叶斯算法有着坚实的数学基础和稳定的分类效率。

风月雅颂·2023-12-27 18:34

机器学习(23) SVM 示例4:【Python】解决二分类(示例1、2、3)

1sklearn.svm.svc详解Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction

luyouqi11·2023-12-27 15:16

8.1 有监督学习算法

有监督学习算法0.机器学习理论基础根据酒精浓度、颜色深度判断红酒类别常用机器学习算法体系有监督学习无监督学习半监督学习强化学习输入/输出空间、特征空间过拟合与欠拟合1.KNN/K近邻算法1.1算法原理1.2

adamlay·2023-12-27 15:44

使用自监督对比学习模型SimCLR完成图像分类任务：pytorch代码详解

定义有监督和无监督部分网络结构和损失函数1.1任务分解1.2代码1.3代码详解1.3.1SimCLRStage11.3.2SimCLRStage21.3.3lossfunction二、配置文件config.py2.1代码2.2解释三、无监督学习数据加载

好喜欢吃红柚子·2023-12-27 13:11

六项精进七天训练营day7

我们是自己的赋能者，向外看别人的差异，向内深挖自己，我本具足好问题就是好答案，问题背后有预期，降维打击，升维表扬，答疑技巧——问赞答：先赞扬，感觉好才能做得好，保持大脑开放思维模型养育孩子，商业思维宠老公

春俊·2023-12-27 12:26

人工智能_机器学习078_聚类算法_概念介绍_聚类升维_降维_各类聚类算法_有监督机器学习_无监督机器学习---人工智能工作笔记0118

首先看一下什么是聚类,我们可以进入sklearn的官网去看看可以看到这里,首先classification这个分类我们学完了,然后就是regression回归我们也学完了对吧,其实我们现实生活中的,大部分问题就是这两种问题就可以解决了.然后我们再来看一个:clustering,这个就是聚类对吧.聚类算法就是对数据,进行自动划分类别然后我们来看聚类的作用,可以看到1.可以发现事物之间的潜在关系,把有

脑瓜凉·2023-12-27 11:23

自编码器的基本概念

**应用领域：**全连接自编码器自编码器是一种无监督学习模型，其目标是学习数据的有效表示。它由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

还有你Y·2023-12-27 11:09

数据降维方法介绍（六）

何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：机器学习(30)之线性判别分析(LDA)原理详解【嵌牛导读】线性鉴别分析方法介绍【嵌牛鼻子】线性鉴别分析（LDA）【嵌牛提问】线性鉴别分析方法如何降维以及原理是什么

科技小白不能再白了·2023-12-27 08:49

机器学习——KNN近邻算法

一、KNN算法概述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Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法

herry_liang·2023-12-27 03:47

26 三级火箭：深度讲解互联网降维打击

三级火箭是互联网圈一个特别容易被提起的概念词。我们在《机会判断：点线面体的战略选择》那节课讲了360的三级火箭。360的第一级火箭是免费杀毒工具，利用这级火箭打破了持续10年的杀毒软件市场三国鼎立的局面，成为用户量最大的安全工具。360的第二级火箭是从免费杀毒工具变为安全网络平台，进而推出360安全浏览器和360安全网址导航。360的第三级火箭就是它最终承载的商业闭环，从安全浏览器和网址导航的广告

满塘荷叶一枝莲·2023-12-27 02:18

数据降维方法介绍（五）

第二种方法：主成分分析法（二）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院【嵌牛导读】主成分分析法原理【嵌牛鼻子】主成分分析法【嵌牛提问】主成分分析法的数学原理是什么？【嵌牛正文】假设有m个数据,其中,并且假设这些数据已经中心归零化，即数据的协方差矩阵为因为C是半正定矩阵，可以进行对角化,其中，且假设C的秩为P，即，则矩阵C有p个非零特征值，且提取前k个特征值以及其对应的特征向量作为投

科技小白不能再白了·2023-12-26 20:13

pytorch中池化函数详解

池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

【论文阅读笔记】SimCLR - A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations

该框架简化了最近提出的对比自监督学习算法，而无需专门的架构或内存库。为了理解对比预测任务如何学习到有用的表示，文章对该框架的主要组成部分进行了系统性的研究。作者指出：数据

Kirvin_xia·2023-12-26 17:48

统计学习方法（一）生成模型与判别模型

1定义监督学习方法分为生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型分别为生成模型和判别模型。

shijiatongxue·2023-12-26 16:23

机器学习笔记 - 线性判别分析(LDA)的原理和应用

LDA通过数据降维来分离具有多个特征的多个类。这项技术在数据科学中很重要，因为它有助于优化机器学习模型。线性判别分析，也称为正态判别分析(NDA)或判别函数分析(DFA)，遵循生成模型框架。

坐望云起·2023-12-26 15:32

OpenAI公司说它是“实现通用人工智能最有前途方法之一”

目前有两种方式来让计算机了解我们的世界，那就是监督学习和无监督学习。其中，监督学习虽有很大的技术进步，但是最大短板在于数据标注过程往

博文视点·2023-12-26 15:24

1 监督学习-概述

1.1统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。

奋斗的喵儿·2023-12-26 14:36

技术、经验双重buff叠加，惟客数据助力中国品牌扬帆出海

惟客数据服务企业出海的能力具体表现在两方面：惟客数据通过总结中国消费端数字化的全球领先经验，将中国特色的数字化营销方式提供给出海客户，帮助其构建比较优势，实现对海外市场的“降维打击”。

WakeData惟客数据·2023-12-26 14:37

数据结构学习 Leetcode356 俄罗斯套信封

里面提到的四种方法的总结就是：第一种方法就是降维（控制第一维）+最长上升子序列。第二种方法就是降维（控制第一维）+最长上升子序列+控制第二维第三种方法就是降维（控制第一维）+贪心。

_Rindo·2023-12-26 13:36

GoogleNet详解

VGG都是串行结构Inception：并行结构上一层的输出同时传入四个并行结构：得到四个特征矩阵而后按深度进行拼接、得到输出层注意：每一个分支所得到的特征矩阵必须高纬度和宽维度相同2、Inception+降维多了三个

颦蹙遥寄·2023-12-26 12:15

BERT的学习

BERT1.前言self-supervisedlearning是一种无监督学习的特殊形式，算法从数据本身生成标签或者目标，然后利用这些生成的目标来进行学习。

鱼儿也有烦恼·2023-12-26 08:17

机器学习----贝叶斯分类器（判别模型和生成模型）

判别模型和生成模型数学表述监督学习方法分判别方法（DiscriminativeApproach）和生成方法（GenerativeApproach），所学到的模型分别称为判别模型（DiscriminativeModel

这题我会啊·2023-12-26 08:34

什么是pca降维

当执行主成分分析（PCA）降维时，具体的步骤如下：1.数据准备：2.数据集：有一个包含多个样本和特征的数据集。每个样本都是一个向量，每个特征都是向量的一个维度。

不做梵高417·2023-12-26 06:36

SEM结构方程模型（零基础

1.2因子分析是什么：因子分析：（用于数据降维）（应用于高斯分布的数据）研究从变量群中提取共性因子的统计技术，这里的共性因子指的是不同变量之间内在的隐藏

天玑y·2023-12-26 03:20

大导演王晶进军短剧，小程序短剧质量再上一层，短剧小程序的

这可是传统影视圈的知名专业导演团队驾临竖屏短剧，意义非凡，妥妥的降维打击。足以可见竖屏短剧魅力太大了，连王晶都禁不

秃头小kaylee·2023-12-26 00:58

关于小而美的生活

2022-09-14最近在听李源老师讲的《道德经》，李源老师在前11课总结的一个很重要的心法就是小而美的生活，也就是降维生存。它有三个原则，就是简单，精致，适度。

清泉书院·2023-12-25 21:54

深度学习中的池化

池化层主要是模仿人的视觉系统对数据进行降维，用更高层次的特征表示图像。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。池化操作的基本思想是将特征图划分为若干个子区域

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

读者文摘(上)

读者文摘（上）62个笔记第1章哲理人生总有一些人喜欢打击别人，降维打击，远离那些人，你值得更好的生活。请你记住：说你办不成某事的人，都是无法成功的人。他个人的成就，顶多普普通通而已。

萧萧集·2023-12-25 09:07

语文思考四

所以对于汉字的学习，我今天突发奇想，在图书馆里让孩子们去找自己认识的字，找到以后再说说拼音，两个两个互相配合地监督学习，而我就成了巡视员。

傻傻做人·2023-12-25 09:17

sc-RNA-seq数据分析|| UMAP与t-NSE的区别

UMAP将会与tsne一样作为高纬数据可视化的利器，并且优于tsne.UMAP与t-SNE均是非线性降维，多用于数据可视化UMAP结构与t-SNE一致UMAP计算更快UMAP能更好地反映高纬结构，比t-SNE

周运来就是我·2023-12-25 07:59

宝丹：听彦彦老师读《论语》之尧曰篇

先整体，后局部，降维。生活，让生命更加新活。生活即工作，工作就是生活。连接彩虹桥，活好自己，就是在造福这个世界。融会贯通前面的知识来学习，水德，处下、利他、谦卑，把自己放低一点。

狮子心雨·2023-12-25 01:47

2018.11.3٩(❛ัᴗ❛ั⁎)

由于是星期六，为了能睡个懒觉，珊珊昨天直接在爷爷家住下了，早上9点，我到爷爷家接她去学美术课，12点到店里吃饭，因为是周末，今天下午让她好好的放松一下，就直接没让她学习，5点吃过晚饭，爷爷接走了，有爷爷监督学习

珊Cheng城·2023-12-25 00:59

AutoEncoder个人记录

原理最常见的降维算法有主成分分析法PCA，通过对协方差矩阵进行特征分解而得到数据的主要成分，但是PCA本质上是一种线性变换，提取特征的能力极为有限。

小趴菜日记·2023-12-24 16:56

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