监督学习-降维第18页

超详细！机器学习期末考试知识点汇总，助你一臂之力，直击高分！

2.机器学习基本分类：监督学习、无监督学习。●监督学习：监督学习是根据已有数据集，知道输入和输出结果之间的关系，然后根据这种已知关系训练得到一个最优模型。

小仇学长·2023-12-24 11:49

人工智能_机器学习072_SVM支持向量机_人脸识别模型训练_训练时间过长解决办法_数据降维_LFW人脸数据建模与C参数选择---人工智能工作笔记0112

我们先来看一下之前的代码:importnumpyasnp导入数学计算库fromsklearn.svmimportSVC导入支持向量机线性分类器importmatplotlib.pyplotasplt加载人脸图片以后,我们用pyplot把人脸图片数据展示一下fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split人脸的数据,我们需要拆分,所以这里我们再导入t

脑瓜凉·2023-12-24 08:16

主成分分析Python代码

details/44064401importnumpyasnpimportpandasaspd'''标准PCA算法'''defstanderedPCA(data,N):#data:数据集DataFrameN:降维后需要的维数

天下弈星~·2023-12-24 07:33

留洋梦正式破碎！前皇马新星确定转会中超土豪，已获高度认可！

可以说这些球员常年在欧洲比赛，适应了高对抗和快节奏的比赛，回到亚洲就属于降维打击了，优

枫桥落夜·2023-12-24 03:11

基于空间三维网格划分的点云精简（格网重心、格网重心最近点）

点云处理·2023-12-24 00:24

机器学习中的降维算法汇总归纳

最近看了降维的各类算法，想简单做个回顾和小结，先上图一、浅谈协方差矩阵1.1、统计学的基本概念均值：x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差：var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var

阿尔法旺旺·2023-12-24 00:42

机器学习 - sklearn库及案例

它主要包含以下几部分内容：(1)从功能来分：classification分类Regression回归Clustering聚类Dimensionalityreduction降维Modelselection

开码牛·2023-12-23 23:01

t-SNE方法：

使用t-SNE时，除了指定你想要降维的维度（参数n_components），另一个重要的参数是困惑度（Perplexity，参数perplexity）困惑度：困惑度大致表示如何在局部或者全局位面上平衡关注点

白兔1205·2023-12-23 21:13

2020-11-26学习笔记

24号所看论文知识点的学习1.PCA降维论文里的PCA降维主要是用来在构建平衡树的时候使用。因为在构建平衡树的时候需要先将相似的item放在一个节点上，效率才更高，所以需要一个类似聚类的操作。

syat_e6da·2023-12-23 21:34

全方位掌握卷积神经网络：理解原理 & 优化实践应用

卷积层负责特征提取池化层（PoolingLayer）它在网络中起到加速和降维的作用。最大池化全连接层(FC)全连接层将卷积和池化后的特征图转换为分类任务所需的特征向量。

数据与后端架构提升之路·2023-12-23 19:37

（14）监督学习-分类问题-决策树

决策树算法分为ID3，C4.5，CART几种。其主要区别在于特征选择的方法不同。1、ID3特征选择方法：信息增益熵H（X）=-plog(p)求和，g(D,A)=H(D)-H(D,A),g越大，说明某一条件下，减少数据不确定性的程度越大。越适合做分类条件特点是：只有树的生成，容易产生过拟合。只能处理离散性数据2、C4.5特征选择方法：信息增益率；信息增益大小没有绝对意义，使用比例对其进行矫正。g1(

顽皮的石头7788121·2023-12-23 19:27

笔记

升维做事，降维输出。表面上看是工作、是为公司做事情，其实归根结底都是为自己

沉墨0519·2023-12-23 17:36

流行学习

姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：流行学习ManifoldLearning【嵌牛导读】流行学习——从高维采样数据恢复低维流形结构【嵌牛鼻子】流行学习，数据降维【嵌牛提问】流行学习的概念是什么

科技小白不能再白了·2023-12-23 17:02

监督式机器学习与无监督式机器学习

这称为监督学习。回归和分类是监督学习的两种

人工智能MOS·2023-12-23 08:14

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，每个类别由其内部的数据点表示。

天玑y·2023-12-23 07:42

机器学习之CPA降维

主成分分析降维fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.decompositionimportPCAimportpylabasplfromitertoolsimportcycleiris

civilpy·2023-12-23 06:31

【影像组学入门百问】#38--#40

3.Scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供广泛的监督和无监督学习算法、特征提取、模型评估和调优等功能。4.Simple

有Li·2023-12-23 01:54

如何使用自动编码器生成图像

这就是所谓的无监督学习。无监督学习通过自己的无标签数据推断出一个函数。最着名的无监督算法是K-Means，它

Adam坤·2023-12-23 00:36

数据降维方法介绍（八）

第四种方法：局部线性嵌入方法（LLE）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：【机器学习】【降维】局部线性嵌入(LLE)原理总结【嵌牛导读】局部线性嵌入方法介绍【嵌牛鼻子】局部线性嵌入

科技小白不能再白了·2023-12-23 00:20

Machine Learning（1）DecisionTree

DecisionTree1概述1.1决策树原理决策树（DecisionTree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题

江凪水心·2023-12-22 22:23

sklearn笔记整理——（二）决策树（decision tree）

决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。其目标是通过学习从数据特征中推断出的简单决策规则，创建一个预测目标变量值的模型。树可以看作是一个分段常数近似。决策树学习的

晴空_万里·2023-12-22 22:51

KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用

本文使用KNN和SVM实现对LFW人像图像数据集的分类应用，并尝试使用PCA和LDA这两种数据降维方法对原始特征进行处理再分类，并试评估比较这些分类结果。

晓宜·2023-12-22 20:05

K-means 算法简介

聚类算法是无监督学习算法.无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成不同的类别。

草明·2023-12-22 20:10

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为K个不同的类别。下面是K-均值聚类算法的步骤：随机选择K个初始聚类中心。将每个样本分配到离其最近的聚类中心。

He_wc·2023-12-22 12:37

机器学习——主成分分析（PCA）

今天由我来向大家何为PCA算法及如何实现，PCA算法是无监督方法的典型，在此之前我们先来了解有监督学习、无监督学习以及半监督学习的区别。

Windsky23·2023-12-22 11:04

2018-06-27

学会降维打击。是你不一定是要在什么东西一定要，拿多少分，就是琐碎的事情上一定要怎么怎么怎么样，而是你要看到更广的一个宏图。你在做什么？你该怎么做？

凯瑞姐姐·2023-12-22 08:08

监督学习之回归模型

1.术语解释监督学习：利用一组有标签的样本数据训练和调优模型参数，使其达到所要求性能的过程。分类模型：分类的输出为研究对象所属的类别，类别状态个数有限且离散，是一种定性分析。

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:30

图神经网络自监督学习工具箱 - PGCL（二）

文章名称【Arxiv-2021】【SunYat-senUniversity/SeaAILab/TencentJarvisLab,】PrototypicalGraphContrastiveLearning核心要点文章旨在解决现有图神经网络依赖标注数据，而图对学习方法采用均匀采样负样本的方式导致负样本可能存在与正样本具有相同语义信息的问题，提出PGCL方法，利用聚类的方法寻找样本的聚类中心（文章中每个

processor4d·2023-12-22 04:47

机器学习 | 聚类Clustering 算法

1、核心思想和原理聚类的目的同簇高相似度不同簇高相异度同类尽量相聚不同类尽量分离聚类和分类的区别分类classification监督学习训练获得分类器预测未知数据聚类clustering无监督学习，不关心类别标签没有训练过程算法自己要根据定义的规则将相似的样本划分到一起

西皮呦·2023-12-21 21:18

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。

weixin_39917211·2023-12-21 21:40

PyTorch深度学习实战（25）——自编码器(Autoencoder)

PyTorch深度学习实战（25）——自编码器0.前言1.自编码器2.使用PyTorch实现自编码器小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据的特征提取和降维

盼小辉丶·2023-12-21 19:38

机器学习 | K-means聚类

K-means聚类基本思想图中的数据可以分成三个分开的点集(称为族)，一个能够分出这些点集的算法，就被称为聚类算法算法概述K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用个没有标签的数据集

小小程序○·2023-12-21 19:32

机器学习 | PCA 主成分分析 (Principal Ccnt Analysis)

通常用于高维数据降维。擒贼先擒王。我们为什么要进行降维？其实机器学习就是模拟一个人的成长过程，小时候有老师教，监督学习~开始的时候会教你这是什么那是什么，就是分类；当认识的差不多了。

西皮呦·2023-12-21 19:01

清华朱文武团队：开源世界首个轻量图自动机器学习库AutoGL-light

ColumnofComputerVisionInstitute清华大学朱文武教授团队自2020年发布智图库（AutoGL）以来，在图自动机器学习的可解释性和可泛化能力等方面取得新进展，特别关注于图Transformer、图分布外泛化（OOD）、图自监督学习等方面

计算机视觉研究院·2023-12-21 17:23

深度学习在训练什么，什么是模型

标签:在监督学习中，每个输入数据通常都会有一个对应的标签，这个标签是我们想要模

稻壳特筑·2023-12-21 17:40

【AI-1】卷积神经网络

监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，模型通过使用带有标签的训练数据来学习输入和输出之间的映射关系。监督学习的目标是根据给定的输入预测相应的输出。

W Y·2023-12-21 15:00

GoogLeNet 改进之 Inception-v2/v3 解读

这通过大量使用降维和Inception模块的并行结构来实现，这允许减轻结构变化对邻近组件的影响。但是，对于这样做需要谨慎，因为应该遵守一些指导原则来

木水_·2023-12-21 14:56

ICLR 2022：PiCO，基于对比消歧的偏标签学习丨AI Drive

偏标签学习(PartialLabelLearning,PLL)是一个经典的弱监督学习问题，它允许每个训练样本关联一个候选的标签集合，适用于许多具有标签不确定性和歧义的的现实世界数据标注场景。

数据实战派·2023-12-21 14:46

【模式识别】解锁降维奥秘：深度剖析PCA人脸识别技术

个人主页：SarapinesProgrammer系列专栏：《模式之谜|数据奇迹解码》⏰诗赋清音：云生高巅梦远游，星光点缀碧海愁。山川深邃情难晤，剑气凌云志自修。目录1初识模式识别2PCA人脸识别2.1研究目的2.2研究环境2.3研究内容2.3.1PCA人脸识别方法2.3.2PCA人脸识别流程2.3.3实验结果2.4研究体会总结1初识模式识别模式识别是一种通过对数据进行分析和学习，从中提取模式并做出

Sarapines Programmer·2023-12-21 12:05

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

机器学习——特征选择（一）

特征选择和降维都是防止数据过拟合的有效手段。但是两者又有本质上的区别。降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，在映射的

风月雅颂·2023-12-21 11:04

机器学习——特征降维

1、简介特征降维是指减少特征个数，最终结果就是特征和特征之间不相关。

风月雅颂·2023-12-21 11:33

sklearn和tensorflow的理解

有监督学习：一般数据构成是【特征值+目标值】无监督学习：一般数据构成是【特征值】Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，传统的机器学习库。

月疯·2023-12-21 09:24

无监督学习（Unsupervised Learning，UL）

参考文章：https://easyai.tech/ai-definition/unsupervised-learning/

对许·2023-12-21 08:56

监督学习（Supervised Learning，SL）

参考文章：https://easyai.tech/ai-definition/supervised-learning/

对许·2023-12-21 08:25

AI无监督深度学习

无监督学习是指用于训练的数据中没有目标标签的问题空间。本节讨论三种无监督深度学习架构：自组织映射、自动编码器和受限玻尔兹曼机。我们还讨论了如何基于底层无监督架构构建深度置信网络和深度堆叠网络。

人工智能小豪·2023-12-21 07:36

KNN算法详解与Python实现

KNN算法详解与Python实现K最近邻（K-NearestNeighbors，KNN）算法是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。该算法基于实例之间的相似性度量进行预测。

代码指四方·2023-12-21 05:36

论文粗读“Masked Unsupervised Self-training for Zero-shot Image Classification”

HoiSCH.MaskedUnsupervisedSelf-trainingforZero-shotImageClassification[J].arXivpreprintarXiv:2206.02967,2022.摘要导读有监督学习由于较为昂贵的标注费用会限制模型的可扩展性

掉了西红柿皮_Kee·2023-12-21 03:43

基于OpenCV的图像透视校正算法研究

透视校正是将二维图像通过一个变换矩阵M映射至三维坐标系，再由三维降维至二维，矫正图像内容角度的过

2301_79810943·2023-12-20 23:34

Python高级算法——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

Python中的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）：理论与实践支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

Echo_Wish·2023-12-20 22:09

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