监督学习-降维第21页

不按常理出牌

大概俞校长手里的这些资深老师们卖货卖得太有点降维打击的即视感，生生地把直播搞来卷得提高了门槛！之前好像搞来是人都可以（好吧，其实是不是人也可以，各种小萌宠们吃播也挺吸睛。）直到各路高手下场撕，原

王珏_4ee7·2023-12-05 10:42

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第五章监督学习

监督学习监督学习是一种学习函数的机器学习方式，学习得到的函数会基于样例中的输入-输出配对方式，将输入数据映射到输出数据。

溴锑锑跃迁·2023-12-05 09:09

IBM Qiskit量子机器学习速成（二）

一般而言，我们将这两大内容归类为“监督学习(supervisedlearning)”一般流程使用量子神经网络处理分类与回归任务的一般步骤如下：创建参数化电路，参数可以是Parameter（单参数）、由Parameter

溴锑锑跃迁·2023-12-05 09:35

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

NetworkInNetwork（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception、ResNet中的残差模块三、作用：1、降维

Angelina_Jolie·2023-12-05 07:37

人工智能算法

人工智能算法包括以下几类：机器学习算法：这些算法利用数据和统计技术让计算机学习并改善其性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

单细胞分析（三）——细胞分群单独展示

使用降维分析图展示marker基因大部分单细胞分析，以及seuratpackage这个包给出的示例，也都是某一marker基因在降维分析之后得到位置的表现。

生信小鹏·2023-12-05 05:57

十四、机器学习进阶知识：KNN分类算法

分类算法是最为常用的机器学习算法之一，属于监督学习算法。KNN分类（K-

七层楼的疯子·2023-12-05 05:34

k中心点聚类算法伪代码_第十三篇：K-Means 聚类算法原理分析与代码实现

前言在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。所谓监督学习，就是有训练过程的学习。再确切点，就是有"分类标签集"的学习。现在开始，将进入到非监督学习领域。从经典的聚类问题展开讨论。

杨姓美少年·2023-12-05 05:03

雷军：小米科技，降维打击丨40多岁创业到成功丨相信自己，一往无前丨are you ok丨关于舒适

1992年加入金山，贡献了16年的时间，金山上市之后选择了离开。如今120家生态链企业多家上市公司的天使投资人合伙人。40多岁选择为了当初的梦想投入创业。雷军在移动互联网行业的降为打击，我们从中能学到什么？嗨，大家好，这里是关于舒适，本期就是来聊一聊雷军的故事，和从雷军身上我们学到了什么？雷军大学时期很喜欢程序开发，学习期间为了挤出更多的时间，去掉了自己午睡的习惯。2年的时间修完了学分，留下两年时

关于舒适·2023-12-05 04:09

降纬打击

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·2023-12-05 04:13

地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战

无监督学习极大的发挥了神经网络的学习能力——摆脱人为的帮助，有望通过自动地学习特征，实现智能化的应用。01使用全连接神经网络来处理降噪上一篇文章介绍了一个用全连接神经网络去噪的案例。

科技州与数据州·2023-12-05 02:08

2018-08-09

我只能不断的安慰自己，对待上一辈的人只能降维关怀。

一个人de朝圣·2023-12-05 01:48

K-Means聚类算法学习

再比如，聚类可以用于降维和矢量量化，可以将

名字真的难想·2023-12-04 19:51

影像组学学习笔记(24)-文献导读:了解88种降维、分类器组合

本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(24)主要讲解:解读一篇文献，了解不同的降维、分类器组合方法这篇文献2018年发表在EuropeanRadiology上：Radiomicsfeaturesonnon-contrast-enhancedCTscancanpreciselyclassifyAVM-relatedhematomasfromotherspontaneousintr

北欧森林·2023-12-04 16:09

10.3.4 柠檬酸循环Ⅲ 决定论之反唯我论

——歌德笔者以为，即使将这个同一世界分化降维，逃遁到多世界平行宇宙，人也依然无法真正彻底摆脱决定论，可以对抗能够摆脱它的，是绝对的非决定论。

頭白臥青岑·2023-12-04 12:43

排序分析(Ordination analysis）及R实现

一、常见的排序分析方法：主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）：用于降维和识别主要的数据变异方向。适用于线性关系强烈的数据

一个人旅行*-*·2023-12-04 12:56

【PyTorch】生成对抗网络/GAN(generative adversarial network)

generativeadversarialnetwork)自2014年被提出以来就引起广泛关注，下面是来自百度百科的词条内容：生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一

洌泉_就这样吧·2023-12-04 10:09

支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）详解支持向量机（SVM）是一种流行的监督学习方法，用于分类和回归任务。它的目标是找到一个最优的决策边界（超平面）来区分不同类别的数据。

h52013141·2023-12-04 08:06

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

网络安全学术顶刊——CCS '23 论文清单与摘要（上）

大模型时代，传统的翻译手段都会被降维打击。对比文心一言、智谱、千问、讯飞之后，发现还是文心一言的翻译质量更好，但相比chatgpt仍有差距，主要原因是文心更停留于表面翻译，语句冗长且口语化

riusksk·2023-12-04 04:17

《西瓜书》-9.聚类

9.聚类9.1.聚类任务聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。

ruoqi23·2023-12-04 04:15

西瓜书-第1章-绪论笔记

有的文献用“模型”指全局性结果（例如一颗决策树），用“模式‘指局部性结果（例如一条规则）基本术语数据集、训练集、测试集；监督学习·····等等机器学习的目标是使学得的模型能很好的适用于新样本，即泛化能力

一燊芊芊·2023-12-04 04:43

揭示堆叠自动编码器的强大功能 - 最新深度学习技术

在各种深度学习模型中，堆叠自动编码器[1]作为一种多功能且强大的工具脱颖而出，用于特征学习、降维和数据表示。本文探讨了堆叠式自动编码器在深度学习领域的架构、工作原理、应用和意义。

冷冻工厂·2023-12-04 03:25

【人工智能Ⅰ】实验6：回归预测实验

2：了解降维方法和回归模型的应用。

MorleyOlsen·2023-12-04 00:20

一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）

CNN有2大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则目前CNN已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。

easyAI人工智能知识库·2023-12-03 20:52

6.Python数据分析项目之音乐推荐系统

missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程(特征编码、0/1字符转换、自定义)、特征衍生、降维

想成为数据分析师的开发工程师·2023-12-03 13:56

04、基于高斯分布的异常检测算法

数据的严重偏斜往往会导致监督学习算法面临巨大的挑战——尤其是在负样本数量稀缺的情况下，监督学习模型难以充分汲取必要的知识。

怡步晓心l·2023-12-03 11:39

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（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，用于将相似的数据点分成多个组（簇），从而减少数据的复杂性。

微语早读·2023-12-03 11:28

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine

LeapMay·2023-12-03 08:19

python数组进行降维

在深度学习训练过程中，我们有时候想要输出图片看看图片长什么样，但是训练时的图片格式一般都会多出一个批次的维度，如[1,400,400,3]，这时我们需要把第1个维度去掉才能展示图片：（1）如果是array的格式，可以直接：img=img.squeeze()（2）如果是tensor格式图片，可以用img=tf.squeeze(img,[0])（3）tensor格式图片想增加维度：img=tf.exp

青春小尾巴-·2023-12-03 08:32

人工智能学习5(特征抽取)

文章目录编译环境：PyCharm特征抽取无监督特征抽取(之PCA)代码实现鸢尾花数据集无监督特征抽取有监督特征抽取(之LDA)代码实现,生成自己的数据集并进行有监督特征抽取(LDA)生成自己的数据集PCA降维和

yyuanse·2023-12-03 07:53

如何基于OpenCV和Sklearn库开展数据降维

大家在做数据分析或者机器学习应用过程中，不可避免的需要对数据进行降维操作，好多垂直行业业务中经常出现数据量少但维度巨大的情况。

一马平川的大草原·2023-12-03 05:37

强化学习简明教程

到目前为止，我们主要关注监督学习问题（主要是分类）。在监督学习中，我们得到某种由输入/输出对组成的训练数据，目标是能够在学习模型后根据一些新输入来预测输出。

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

维度

所以关于“升维”和“降维”这种高科技，人类在意识层面早就做到了。

trinitylau·2023-12-03 01:18

SAS聚类分析介绍

聚类技术通常又被称为无监督学习，因为与监督学习不同，在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的。通过上述表述，我们可以把聚类定义为将数据集中在某些方面具有相似性的数据成员进行分类组织的过程。

TwcatL_tree·2023-12-02 21:23

monocle 轨迹图改颜色

我们在采用monocle做细胞拟时序分析的时候，常常会不满意于原图的配色，而软件自带的配色是根据降维后分出的celltype进行颜色的分类的plot_cell_trajectory(HSMM,color_by

小潤澤·2023-12-02 18:21

用神经网络进行监督学习

到目前为止，几乎所有由神经网络创造的经济价值都基于其中一种机器学习：监督学习。在监督学习中，输入一个x，习得一个函数，映射到输出y。

小小白的波妞妞·2023-12-02 15:01

李航《统计学习方法》(第2版）清华PPT课件介绍与分享

现如今，统计学习方法（第2版）于今年5月份出版，在第一版监督学习的基础上，增加了无监督学习内容，更加丰富，是非常值得学习材料。

StrongerTang·2023-12-02 14:35

监督学习，半监督学习和无监督学习

监督学习和无监督学习的通俗理解假如有一堆白菜和萝卜混在一起组成的蔬菜，需要设计一个机器对这堆蔬菜按白菜和萝卜分类，但是这个机器现在并不知道他们是什么样的，所以我们首先要拿一堆白菜和萝卜的照片，告诉机器他们分别长什么样

百分之一的碳·2023-12-02 09:15

Python实现特征降维--主成分分析 (PCA)

前言主成分分析是一个重要的线性变换方法，能够将数据从高维降到低维，这篇文章就是主要介绍如何使用PCA实现数据降维主成分分析(PCA)代码中主要是包括了生成随机数、定义PCA函数以及应用PCA。

静观云起·2023-12-02 04:34

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用于聚类分析的无监督学习算法。其基本思想是将数据集分成K个不同的簇，使得同一个簇内的数据点之间的距离尽可能小，不同簇之间的距离尽可能大。

小筱在线·2023-12-02 03:22

升维思考，降维执行

每一个困难都会成为新的出发契机，而现实问题的解决不过是升维思考、降维执行的

逸公子·2023-12-02 00:34

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（二）

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·2023-12-02 00:52

算法评价指标

Accuracy`):分类错误率(`Classificationerror`):召回率(`Recall`)精确率(`Precision`)ROC曲线模型评估与模型选择模型评估留出法交叉验证法留一法自助法回归与分类监督学习

撕得失败的标签·2023-12-01 12:53

聚类算法的算法原理

聚类算法是机器学习中常用的一种无监督学习方法，其主要目标是将数据集划分为具有相似特征的组或簇。这种算法在数据挖掘、模式识别、社交网络分析等领域有着广泛的应用。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:33

聚类算法Sklearn实践

聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为具有相似特征的组或簇。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:29

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（四）

3.八股1）自监督、监督、无监督的区别首先比较监督和无监督学习，其最主要的区别在于模型在训练时是否需要人工标注的标签信息。监督学习利用大量的标注数据来训练模型，

笃℃·2023-12-01 07:58

线性回归梯度下降

首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,yi)第i个训练样本（i表示一个索引）监督学习算法的流程提供训练集

小小程序○·2023-12-01 06:55

降维攻击

很多时候，我们会陷入到一种人生无解的怪圈中。很穷，然后紧衣缩食，却依然入不敷出；很忙，然后天天加班，工作成效却依然不高。努力去做出改变，却并没有得到预期的结果，这其实是一个升维解决的问题。人的思维是有层次的，从更高的思维层次上去改变，才能在根源上解决问题，关于提升思维的层次，很重要的一点是时间维度，换句话说，一个人对于时间的认知，往往决定了升维思考的高度。大部分的时候，我们都容易高估短期的收益，而

温暖的佳佳·2023-12-01 03:57

什么是GPT模型,GPT下载和国内镜像

什么是GPT模型，GPT模型是通过预训练的方式，采用无监督学习方式，大量语料输入，经过多次训练后得到模型。

denzel1234·2023-12-01 02:23

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