监督学习-降维第22页

“十道机器学习问题，帮助你了解基础知识和常见算法“

2.请解释监督学习和无监督学习的区别。3.什么是过拟合和欠拟合？如何解决这些问题？4.请解释交叉验证在机器学习中的作用。5.什么是特征选择？为什么它在机器学习中很重要？6.请解释决策树算法的工作原理。

蓝色心灵-海·2023-12-01 00:47

论文翻译——通过预测图像旋转进行自监督学习(英汉对照)

UNSUPERVISEDREPRESENTATIONLEARNINGBYPREDICTINGIMAGEROTATIONS[通过预测图像旋转进行自监督学习]前言ABSTRACT（摘要）1INTRODUCTION

艾醒(AiXing-w)·2023-12-01 00:39

支持向量机，硬间隔，软间隔，核技巧，超参数设置，分类与回归

SVM（SupportVectorMachine，支持向量机）是一种非常常用并且有效的监督学习算法，在许多领域都有广泛应用。它可以用于二分类问题和多分类问题，并且在处理高维数据和特征选择方面非常强大。

羞儿·2023-11-30 12:01

首例CSDN_AI文章-- K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组，以最小化每组内部的方差。该算法包括以下步骤：1.初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:34

乱序学机器学习——主成分分析法PCA

文章目录概览PCA核心思想和原理PCA求解算法PCA算法代码实现降维任务代码实现PCA在数据降噪中的应用PCA在人脸识别中的应用主成分分析优缺点和适用条件优点缺点适用条件概览PCA核心思想和原理PCA求解算法特征向量表示分布的方向

源代码•宸·2023-11-30 09:03

Python实现线性回归之一元线性回归and平方损失函数

除此之外，线性回归也是监督学习的基石，希望你能最终掌握机器学习的一些重要的思想。今天就给大家展开讲讲线性回归里的一元线性回归和平方损失函数。

蓝桥云课·2023-11-30 08:52

道法自然

给我最大得启示是，在没有财富地位得时候，通过实现认知升级、思维跃升，从根本上重塑自己的文化属性，注入强势文化的基因，在熟悉掌握各类规律的前提下可以形成一种俯视的姿态，对现实中的事业、人际、财富都可以实现降维打击

城北羊君·2023-11-30 07:15

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它可以用来创建各种类型的机器学习模型，如神经网络、决策树、随机森林等，以进行分类、回归、聚类、降维等任务。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和计算图（Graph）。

昭阳926·2023-11-30 06:54

what comprises a good talking-head video generation?: a survey and benchmark 初步解读

它有利于对抗性攻击的研究安全性并为监督学习方法提供更多的训练样本。挑

SuperGoodGame·2023-11-30 06:41

跟着Cell学单细胞转录组分析(三):单细胞转录组数据质控（QC）及合并去除批次效应

构建完Seurat对象之后，我们还需对数据进行一些列的质控，参能进行降维聚类分析，QC对于后续的分析影响还是比较大的，所以要重视。

KS科研分享与服务·2023-11-30 02:34

JS多维数组降维为一维数组的方法

1.flat方法我们使用flat可以实现降维//声明一个数组constarr=[1,2,3,[4,5,6]]//我们使用flat方法console.log(arr.flat())//[1,2,3,4,5,6

远近高低各不同·2023-11-30 02:09

【GEE笔记】主成分分析（PCA）算法的实现和应用

前言主成分分析（PCA）是一种常用的降维方法，它可以将多个相关的变量转换为少数几个不相关的变量，称为主成分（PC）。这些主成分可以反映原始变量的大部分信息，同时减少数据的复杂度和冗余性。

runepic·2023-11-30 00:59

【专题】支持向量机（Support Vector Machines，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）是一种强大的监督学习模型，常用于分类、回归和异常值检测任务。它的核心思想是通过构建一个最大间隔超平面来有效地分隔不同类别的数据点。

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

河北中洺科技-数据标注是怎样工作的？

机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果往往用来做探索性实验，不可控。在实际的产品应用中，通常会使用监督学习

中洺科技·2023-11-29 12:42

python支持向量机分类器怎么用_用Python实现SVM多分类器

支持向量机(SVM)——分类预测，包括多分类问题，核函数调参，不平衡数据问题，特征降维，网格搜索，管道机制，学习曲线，混淆矩阵，AUC曲线等项目1说明svm.py该文件中实现了一个简单的SVM，使用SMO

weixin_39881760·2023-11-29 12:39

PCA和LDA数据降维计算(含数学例子推导过程)

PCA算法和LDA算法可以用于对数据进行降维，例如可以把一个2维的数据降低维度到一维，本文通过举例子来对PCA算法和LDA算法的计算过程进行教学展示。

SpongeBob@Hefei·2023-11-29 03:11

任你五花八门预训练方法，我自监督学习依然能打！

长时间没看论文，外面已经发展成这样了？以下都是新paper，挑了几个感兴趣的，一起粗略看看吧~BattleoftheBackbones:ALarge-ScaleComparisonofPretrainedModelsacrossComputerVisionTasksGitHub|https://github.com/hsouri/Battle-of-the-BackbonesarXiv|https

啥都生·2023-11-29 03:34

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

数据集：采用包含带有标签的大规模狗猫图像数据集，以进行监督学习。目标准确率：至少63%的分类准确率，以确保高效正确地

github_czy·2023-11-28 23:44

深度学习之六（自编码器--Autoencoder）

概念自编码器（Autoencoder）是一种神经网络架构，用于无监督学习和数据的降维表示。它由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:52

机器学习复习笔记

机器学习复习笔记第一章绪论基本术语监督学习：分类、回归分类:离散值二分类：好瓜；坏瓜多分类：冬瓜；南瓜；西瓜回归:连续值如：瓜的成熟度/瓜的价格无监督学习：聚类聚类：无标记信息如：按某些特征把物体归为一类

Mr.小蔡·2023-11-28 15:23

机器学习的复习笔记1

根据不同的学习方法和任务，机器学习可以分为以下几种类型：监督学习：在监督学习中，计算机会被提供一组包含输入和期望输出的训练数据，从而学习到一个映射关系。

大滑稽儿·2023-11-28 15:18

数据降维：尽显多彩，更多降维方法解析

数据降维：解析常用方法及Python3.10实践在数据分析领域，处理高维数据是一项重要的任务。为了更好地理解和利用数据，数据降维成为一种不可或缺的技术。

theskylife·2023-11-28 12:23

人工智能的下半场，一定少不了自监督学习

来源：AI科技评论作者|LilianWang王荔编译|MrBear对于给定的任务，在拥有足够的标签的情况下，监督式学习可以很好地解决该问题。想要得到好的性能，往往需要大量的数据标签，但是手动收集数据的成本很高（例如，ImageNet），而且也很难对数据集进行扩展。考虑到无标签数据（例如，免费的文本、网络上所有的图像）的数据量远远超过了数量有限的人为标记的数据集，如果不使用这些无标签数据是一种极大的

人工智能学家·2023-11-28 10:05

使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第五章)

ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第二章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第三章)使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第四章)第5章:使用ArchR聚类大部分单细胞聚类算法都在降维后空间中计算最近邻图

xuzhougeng·2023-11-28 03:00

造个轮子|train_test_split

01起机器学习分为有监督学习和无监督学习，在有监督学习中，我们需要将样本分为训练集和测试集。其中，训练集用于训练模型，这个集合中的样本数越大越好，测试集用于测试训练出的模型的效果。

Sudden·2023-11-27 22:10

深度学习基础（TensorFlow）

如何理解机器学习、深度学习和神经网络机器学习是人工智能的子研究领域，核心思想是通过经验提升性能，有监督学习非监督学习和强化学习范式；深度学习是机器学习的子研究领域，是现在非常流行的研究方法，性能非常强大

行走的参考文献·2023-11-27 21:17

t-SNE降维算法详解（附matlab代码）

相对于其他的降维算法，对于数据可视化而言t-SNE的效果最好。如果我们将t-SNE应用于n维数据，它将智能地将n维数据映射到3d甚至2d数据，并且原始数据的相对相似性非常

行走的参考文献·2023-11-27 21:47

【论文精读11】MVSNet系列（2018-2022有监督方法）总结

MVSNet系列总结（有监督学习方法）1.MVSNetECCV20182.RMVSNetCVPR20193.P-MVSNetICCV20194.MVSCRFICCV20195.PointMVSNetICCV20192019

LiverWhles·2023-11-27 16:04

《动感和狂放》

练瑜伽；下午：练字…傍晚：散步；夜晚：8点，舞蹈、答家长问…如果可以，真想连上两节瑜伽课如果可以，真想练字一整天如果可以，真想散步一直散下去如果可以，跳舞就这么一直跳下去如果可以，我真不想接学生家长电话降维沟通

祝秀·2023-11-27 15:24

每日一题——力扣——各位相加

大家刚开始做这题是可能没有什么头绪，所以我给这道题来个降维打击，让大家一目了然就拿上面的输入38的例子来说，

爱编程的晖哥·2023-11-27 11:02

机器学习——支持向量机（Support Vector Machine）

一、支持向量机1、支持向量机支持向量机属于有监督学习算法，可以用于解决分类、回归和异常值检测问题。本文主要讨论支持向量机解决分类问题。

学习啊ZzZ·2023-11-27 10:45

【机器学习基础】CH2 - 监督学习(4)支持向量机SVM

2.4SupportVectorMachine支持向量机正如我们在核岭回归中所见，尽管kerneltrick使我们免于显式处理很大甚至无穷大的featurespacedimensions，计算Grammatrix时，我们也得计算每对儿点的k(xi,xj)k(x_i,x_j)k(xi,xj)。如果我们有NNN个数据点，相当于每个预测/推断都有N2N^2N2个运算。NNN很大时，很消耗成本。那么有没有

reindexx·2023-11-27 09:15

机器学习笔记05---SVM支持向量机

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier

一件迷途小书童·2023-11-27 09:15

支持向量机原理（Support Vector Machine）学习笔记

SVM2.1拉格朗日乘子法2.2KKT条件2.3对偶问题3.软间隔（Softmargin）SVM4.核函数5.SMO算法α\alphaα的更新bbb的更新优化变量的选择参考资料前言支持向量机（SVM）是以监督学习训练出来的二元分类模型

奶糖派大白兔·2023-11-27 09:40

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Prefix Conditioning Unifies Language and Label Supervision

在视觉语言模型的背景下，主要的两种学习范式是监督学习和无监督学习。监督学习：监督学习涉及在标记的图像-文本对数据集上训练模型。标签为模型提供了明确的指导，使其能够学习图像和文本之间所需的关系。

结构化文摘·2023-11-27 09:57

超全总结 | 用于空间分辨转录组数据分析的统计和机器学习方法

空间转录组学数据分析工作通常包括多个阶段：第一步是数据预处理，通常包括质量控制、基因表达标准化、降维和细胞类型注释。可以通过空间分解、基因插补和标签转移进一步提高数据的丰富性。

尐尐呅·2023-11-27 08:24

详细解答T-SNE程序中from sklearn.manifold import TSNE的数据设置，包括输入数据，绘制颜色的参数设置，代码复制可用！！

t-DistributedStochasticNeighborEmbedding的缩写1、可运行的T-SNE程序2.实验结果3、针对上述程序我们详细分析T-SNE的使用方法3.1加载数据3.2TSNE降维

小桥流水---人工智能·2023-11-27 03:13

Seurat Tutorial 1：标准分析流程，基于 PBMC 3K 数据集

目录1设置Seurat对象2标准预处理工作流程2.1QC和选择细胞进行进一步分析3数据归一化4识别高变特征（特征选择）5标准化数据6执行线性降维7确定数据集的维度8细胞聚类9运行非线性降维(UMAP/tSNE

生信小博士·2023-11-27 02:09

在阿多比设计学院，摸鱼竟然比学习还难？

emm...要知道他们口中的“负责”是被每一位授课老师实打实的监督学习。你要是敢偷懒、敢发呆、敢上课睡觉，那么任课老师和班主任就已经做好找你谈话的打算了。

阿多比的设计学院·2023-11-27 00:31

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）降维的原理以及可以运行的PCA降维的python程序，PCA程序可以直接复制运行，轻松了解PCA原理和使用方法！！

文章目录前言一、PCA的主要步骤如下：二、下面是一个Python代码示例，使用PCA将四维数据降维到二维：总结前言主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种广泛使用的数据降维方法

小桥流水---人工智能·2023-11-26 22:09

机器学习之自监督学习（四）MoCo系列翻译与总结（一）

这使得可以动态构建一个大型且一致的字典，有助于进行对比的无监督学习。MoCo在

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:47

无监督学习——凝聚聚类

序凝聚聚类指的是许多基于相同原则构建的聚类算法，这一原则是：算法首先声明每个点是自己的簇，然后合并两个最相似的簇，直到满足某种停止规则为止。scikit-learn中实现的停止规则是簇的个数，因此相似的簇被合并，直到仅剩下指定个数的簇。还有一些链接准则，规定如何度量”最相似的簇“。这种度量总是定义在两个现有的簇之间。scikit-learn中实现了以下三种选项：ward：默认选项。ward挑选两个

yb705·2023-11-26 20:14

机器学习 - 聚类，聚类类别，聚类相似度，聚类性能度量

文章目录聚类一、概念二、聚类的类别1.基于划分的聚类2.基于层次的聚类3.基于密度的聚类4.基于网格的聚类5.基于模型的聚类6.基于模糊的聚类三、聚类的相似度度量1.闵氏距离：2.马氏距离：参考资料聚类一、概念无监督学习

pentiumCM·2023-11-26 20:39

【非监督学习 | 聚类】聚类算法类别大全 & 距离度量单位大全

‍♂️个人主页:@AI_magician主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。‍景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！‍‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：

计算机魔术师·2023-11-26 20:34

主成分分析（PCA）理解

1.主成分分析思想总结主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用于数据降维和特征提取的数学方法。

波波玩转AI·2023-11-26 18:37

机器学习作业——主成分分析PCA

（二）主成分分析法怎么做到的降维？（三）主成分分析法具体怎么做呢？——降维（四）主成分分析法具体怎么做呢？

青春是首不老歌丶·2023-11-26 18:35

留守儿童与随迁老人（1）

我们看到新闻报道铺天盖地的采访，也看到身边那些远离父母的孩子，他们过着孤独的童年，因为没有父母的监督学习成绩也不太理想。尤其令人担忧的是，这类孩子往往会沦为校园欺凌的对象。

一笑倾心·2023-11-26 18:51

机器学习——主成分分析法(PCA)

目录简介代码实现主成分分析法、层次分析法、因子分析法的选取和使用简介优点：1、降维2、过滤因素之间的相关性由特征向量构成，而且每个特征向量无关性决定了主成分的分量线性无关。

bw876720687·2023-11-26 18:33

『机器学习』 ——主成分分析法（PCA）

文章首发地址见个人博客主成分分析法一个非监督学习的机器学习算法主要用于数据的降维通过降维，可以发现更便于人类理解的特征其他应用：可视化；去噪1主成分分析法1.1什么是主成分分析法举一个简单的例子，上面的图片中这组数据具有两个特征分别为特征一和特征二

Mr黄黄黄黄黄先森·2023-11-26 18:02

机器学习算法——主成分分析（PCA）

目录1.主体思想2.算法流程3.代码实践1.主体思想主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）常用于实现数据降维，它通过线性变换将高维数据映射到低维空间，使得映射后的数据具有最大的方差

哈密瓜Q·2023-11-26 18:01

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