监督学习-降维第24页

Course1-Week1：机器学习简介

Course1-Week1：机器学习简介1.课程简介1.1课程大纲1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习

虎慕·2023-11-23 19:26

机器学习算法——聚类算法

目录1.概述2.K-MEANS算法2.1工作流程2.2代码实践1.概述聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组或聚集成具有相似特征的集合，该集合被称为簇(cluster)。

哈密瓜Q·2023-11-23 16:52

局部保持投影（Locality preserving projections，LPP）

方法概述核心思想有映射Ym∗n=f(Xd∗n)\underset{m*n}{Y}=f(\underset{d*n}X)m∗nY=f(d∗nX)，能够实现将d维的样本变换到m维空间之中假设：对于一个好的降维方法

孤嶋·2023-11-23 16:21

语音 self-supervised learning （未完待续）

1.简介深度学习被分为：监督学习，无监督学习和自监督学习。

shadowismine·2023-11-23 14:12

基于PCA算法的点云平面拟合

点云侠·2023-11-23 13:19

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！

qq_39682037·2023-11-23 11:02

实用篇 | T-SNE可视化工具详情及代码示例

简要了解TSNETSNE，降维方法之一。降维在机器学习中非常重要。这是因为如果使用高维数据创建模型，则很容易欠拟合。换句话说，有太多无用的数据需要学习。

夏天｜여름이다·2023-11-23 08:56

Google Earth Engine(GEE)——多源遥感变量筛选（PCA主成分分析），变量筛选/降维处理

简介很多时候我们需要进行数据的将为和筛选，传统的方法我们可以根绝经验方法进行筛选或者按照变量重要性和相关性进行分析，当然我们可以通过计算多个变量之间的主成分分析来进行变量的筛选，本文已森林生物量分析作为自变量，其它多源遥感变量作为相关性因变量，进行分类对比的主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）主成分分析（PrincipalComponentAnal

此星光明·2023-11-23 08:46

机器学习-有监督学习-分类算法：SVM/支持向量机【SVM：高维空间里用于二分类的超平面；支持向量：超平面附近隔离带边界上的样本】【求参数(ω,b)使超平面y(x)=Φ(x)·ω+b能最优分隔两集合】

支持向量机(supportvectormachine)：简称SVM。机，即机器，指的是这个模型是一个机器，它的作用是分类，所以可以理解为一个分类用的机器。通俗来讲，它是一种二类分类模型。其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。当训练样

u013250861·2023-11-23 08:47

为何如何定义写作方面击穿阈值，是达到写作练习的临界点？

从2015年大众创新，移动互联网飞速发展的时期，认知升级，认知迭代，降维打击，系统化思维，打造自己职业生涯的护城河，寻找自己人生方面和职业生涯方面的“一”，击穿某一项技能的阈值。

苏斐涵·2023-11-23 07:52

【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维

【人工智能Ⅰ】8-回归&降维8-1模型评价指标分类任务准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR回归任务MSE、MAE、RMSE无监督任务（聚类）兰德指数、互信息、轮廓系数回归任务的评价指标

MorleyOlsen·2023-11-23 04:46

机器学习——周志华_笔记

机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记机器学习——周志华_笔记神经网络介绍支持向量机SVM介绍贝叶斯分类器EM算法集成学习聚类降维与度量学习特征选择与稀疏学习计算学习理论半监督学习概率图模型强化学习神经网络介绍神经网络介绍

Pandy Bright·2023-11-23 00:44

概率图模型——基于机器学习_周志华

上篇主要介绍了半监督学习，首先从如何利用未标记样本所蕴含的分布信息出发，引入了半监督学习的基本概念，即训练数据同时包含有标记样本和未标记样本的学习方法；接着分别介绍了几种常见的半监督学习方法：生成式方法基于对数据分布的假设

Pandy Bright·2023-11-23 00:14

用Python进行无监督学习的几种最热门的聚类算法

无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。本文介绍用Python进行无监督学习的几种聚类算法，包括K-Means聚类、分层聚类、t-SNE聚类、DBSCAN聚类等。

妄心xyx·2023-11-22 21:08

监督学习与k近邻算法

监督学习监督学习是最常用也是最成功的的机器学习类型之一。每当想要根据给定的输入预测某个结果，并且还有输入/输出对的示例时，都应该使用监督学习。

编程回忆录·2023-11-22 20:35

12000字解读元气森林：套利与降维的游戏

作者：yolo，John，婷丹研究顾问：熟羊出品：增长黑盒研究组前言好久不见了，我是yolo@增长黑盒。我与增长黑盒的小伙伴们花了两个月时间，梳理了一下当红饮料品牌元气森林在过去4年时间里的成绩-根据我们推算元气森林2020年在零售终端完成了超过25亿的销量。在和饮料行业专家交流的过程中，我们观察到了一组有意思的视角：巨头饮料品牌对于新物种元气森林的崛起非常好奇：巨头饮料品牌有着固若金汤的渠道布局

增长黑盒·2023-11-22 17:37

跟着Cell学单细胞转录组分析(四):单细胞转录组测序UMAP降维聚类

KS科研分享与服务·2023-11-22 15:15

2023年亚太杯数学建模思路 - 案例：异常检测

文章目录赛题思路一、简介--关于异常检测异常检测监督学习二、异常检测算法2.箱线图分析3.基于距离/密度4.基于划分思想建模资料赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net

建模君A·2023-11-22 11:48

基于图神经网络的节点表征学习

我们使用图神经网络来生成节点表征，并通过基于监督学习的对图神经网络的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。高质量的节点表征能够用于衡量节点的相似性，同时高质量的节点表征也是准确分类节点的前提。

侍伟·2023-11-22 10:25

计算机视觉之模式识别：基于学习范式可分为哪四类

PatternRecognitionCategoriesBasedonlearningparadigm(学习范式)-Supervisedlearning(监督学习):learningpatternsinasetofdatatogetherwithavailablelabels

henryncepu·2023-11-22 10:19

范式，ground truth

文章目录00什么是范式（paradigm）01什么是范数（Norm）02监督学习&自监督学习监督学习自监督学习03groundtruth04对比学习（ContrastiveLearning）05对比学习和模态对齐

double_yellow·2023-11-22 10:42

密度散点图的绘制（画图基本知识）

今天我们的任务是实现下面这张图图片.png多样本整合分析降维聚类之后，每个样本分布的二维空间密度图，可以显示每个样本在空间上的分布差异，体现的是样本之间的差异。

单细胞空间交响乐·2023-11-22 08:39

机器学习第11天：降维

文章目录机器学习专栏主要思想主流方法1.投影二维投射到一维三维投射到二维2.流形学习一、PCA主成分分析介绍代码二、三内核PCA具体代码三、LLE结语机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客主要思想介绍：当一个任务有很多特征时，我们找到最主要的，剔除不重要的主流方法1.投影投影是指找到一个比当前维度低的维度面（或线），这个维度面或线离当前所有点的距离最小，然后将当前维度投射到小维度上二维

Nowl·2023-11-22 08:11

【机器学习】001_监督学习与非监督学习

一、定义与区别监督学习（Supervisedlearning）：提供带有正确结果的训练集，基于训练集，算法将归纳（generalization）出“如何正确的响应所有可能的输入”，也就是对测试集有一个明确的输出

Cyan.__·2023-11-22 02:07

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的特征选择和数据降维。内容有：（1）过滤选择；（2）数据降维PCA；（3）sklearn实现那我们开始吧。

TwcatL_tree·2023-11-22 01:40

聚类算法（knn流程，评估方法，特征选择、主成分分析）总结

聚类算法聚类算法分类：粗聚类、细聚类一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中计算样本和样本之间的相似性，一般使用欧式距离sklearn.cluster.KMeans(n_clusters

jialun0116·2023-11-21 22:26

数据降维方法介绍（七）

两种降维方法的比较：PCA（主成分分析法）与LDA（线性鉴别分析法）姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：降维方法之PCA,LDA【嵌牛导读】PCA算法与LDA算法降维方式【嵌牛鼻子

科技小白不能再白了·2023-11-21 18:28

对XGboost和CNN的理解

article/details/52849091CNN:https://blog.csdn.net/woaijssss/article/details/79535052输入层:去均值、归一化、PCA/SVD降维等卷积层

Chloris_·2023-11-21 18:07

D37:读书笔记

图片发自App读书笔记：我们要像观察一棵树一样细致观察中国的变化：贸易摩擦只是一根树枝，国际关系才是大树，民粹主义是谁也无法忽骼的力量，互联网不可能对所有传统行业发起“降维打击”，城市也悄然进行着革命，

林小理大·2023-11-21 18:20

ECCV2020最佳论文RAFT：Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

今天介绍一下RAFT（监督学习，目前sota）。官方代码背景在RAFT之前，一些有名的光流估计方法，大都遵循金字塔结构+coarsetofine的预测flow的方式。

咆哮的阿杰·2023-11-21 17:47

学习神经网络模型，用不用学习原理？还是只会用就行了

先来系统概述机器学习，如下述思维导图机器学习下分几种学习方法：如，监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习，其中深度学习通过神经网络模型实现，常用的有CNN、RNN、LSTM回到问题，学习神经网络模型，

Nubia00·2023-11-21 14:12

机器学习背景介绍与基本概念

机器学习背景介绍与基本概念人工智能机器学习神经网络深度学习基本概念数据挖掘和机器学习的关系训练数据/验证数据/测试数据监督学习/无监督学习/半监督学习回归/分类/聚类人工智能人工智能（ArtificialIntelligence

盛夏未来·2023-11-21 13:43

编写高效的消息传递代码-对消息进行降维

DGL优化了消息传递的内存消耗和计算速度。利用这些优化的一个常见实践是通过基于内置函数的update_all()来开发消息传递功能。除此之外，考虑到某些图边的数量远远大于节点的数量，DGL建议避免不必要的从点到边的内存拷贝。对于某些情况，比如GATConv，计算必须在边上保存消息，那么用户就需要调用基于内置函数的apply_edges()。有时边上的消息可能是高维的，这会非常消耗内存。DGL建议用

♡Coisíní♡·2023-11-21 11:19

SVR和SVM是什么关系

SVM(SupportVectorMachines):SVM是一种用于分类和回归的监督学习算法。在分类问题中，SVM的目标是找到一个超平面，将数据分成两个类别，并确保这个超平面距离最近的数据点（

温柔的行子·2023-11-21 10:11

目标检测标注工具AutoDistill

无论是用于图像分类、目标检测还是语义分割，长期以来人工标记的数据集一直是监督学习的基础。然而，由于一个创新性的工具AutoDistill，这种情况可能很快会发生改变。

金戈鐡馬·2023-11-21 01:04

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络（LSTM）Transformer自监督学习

czyxw·2023-11-21 01:57

机器学习初探：（六）了解支持向量机-1

（六）了解支持向量机-1图片出处本篇将介绍有监督学习家族中的一种经典分类算法——支持向量机（SupportVectorMachines，简称SVM）。

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

Python实现游戏人工智能与机器学习

本文将介绍Python在游戏人工智能与机器学习方面的应用，主要涉及以下几个方面：游戏AI基础知识游戏AI示例：独立行动游戏（IndependentActionGame，IAG）监督学习与无监督学习遗传算法强化学习深度学习二

心梓知识·2023-11-21 00:50

Glove词向量

无论是基于神经网络语言模型还是Word2vec的词向量预训练方法，本质上都是利用文本中词与词在局部上下文的共现信息作为自监督学习信号。

makelope·2023-11-20 23:09

Swift 常用高阶函数

Swift常用高阶函数map函数对每一个元素进行运算计算每一个元素的count对元素进行大小写变换转换类型sorted函数从小到大排序从大到小排序flatMap函数降维过滤元素类型filter函数挑选count

黄权浩·2023-11-20 19:06

2023亚太杯数学建模思路 - 案例：异常检测

文章目录赛题思路一、简介--关于异常检测异常检测监督学习二、异常检测算法2.箱线图分析3.基于距离/密度4.基于划分思想建模资料赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net

建模君Assistance·2023-11-20 19:31

吴恩达机器学习笔记

一、机器学习1.1机器学习定义1.2监督学习supervisedlearning1.2.1监督学习定义给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的是给出更多的正确答案如预测房价（回归问题）、肿瘤良性恶性分类

六本木砍王刀哥·2023-11-20 18:30

模式识别与机器学习（六）：数据降维

1.数据降维数据降维有很多种，这里我们列出几个较为简单的2.PCAPCA是一种基于从高维空间映射到低维空间的映射方法，也是最基础的无监督降维算法，其目标是向数据变化最大的方向投影，或者说向重构误差最小化的方向投影

从零开始的奋豆·2023-11-20 18:55

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

初识机器学习文章目录初识机器学习一，机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3无监督学习-1.3.1无监督学习定义-1.3.2

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

空间学习型索引

一维学习索引进军多维学习索引的困境该MIT团队也很快开启了多分支科研上的降维打击，比如哈希、布隆过滤器、多维索引都被这套技术赋能。换汤不换药，最重要的点仍是RMI模型。

三半俊秀·2023-11-20 17:10

常见机器学习算法简述

LDA（线性判别分析）：核心：向最大化类间差异、最小化类内差异的方向线性投影，是有监督的线性降维算法，确保样本向量线性映射到低维空间后，同类样本的差异尽可能小，不同类样本间的差异尽可能大。

zerowl·2023-11-20 17:08

在python中分别利用numpy，tensorflow，pytorch实现数据的增加维度（升维），减少维度（降维）

文章目录前言一、使用numpy实现升维度，降维度二、使用TensorFlow实现升维度，降维度三、使用PyTorch实现升维度，降维度总结前言我们明确一下升维和降维的概念：升维（DimensionalityAugmentation

小桥流水---人工智能·2023-11-20 15:53

估计器接口小结

scikit-learn中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是无监督学习算法——都被实现为类。这些类在scikit-learn中叫作估计器（estimator）。

iOSDevLog·2023-11-20 14:03

【GEE】基于GEE进行非监督学习

1简介与摘要之前写了多季节叠加的监督学习，所以这次简单写一个非监督学习吧。。这次为了简单明了，就不整那么多虚的了，在这里我不叠图层了，有需要的可以参考前一篇博客自己添加输入的图层。

TwcatL_tree·2023-11-20 12:34

本周最新文献速递20210613

Leveragingsupervisedlearningforfunctionallyinformedfine-mappingofcis-eQTLsidentifiesanadditional20,913putativecausaleQTLs不想看英文题目：利用监督学习对顺式

橙子牛奶糖·2023-11-20 12:07

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