监督学习-降维第26页

《线性代数》科教版教材必会习题

甚至被我们的老师吐槽过，更好地选择时同济版的那本紫书——我们学校的新生这两年全改用了；另一方面，说实话对于学校的考试来说，这些题目练练手还是能保证80分的，再不济及格是肯定没问题，但是对于考研来说，比较降维打击

郝YH是人间理想·2023-11-15 17:57

“图像识别的未来发展：深度学习创新应用“

以下是图像识别未来发展的一些趋势和应用方向：自监督学习：自监督学习是一种无监督学习的形式，其中模型通过从图像本身学习特征，而无需标签。这可以提高模型对大规模数据的利用效率，促进图像识别的性能提升。

matlabgoodboy·2023-11-15 12:38

Python机器学习算法入门教程（第五部分）

二十五、PythonSklearn库SVM算法应用SVM是一种有监督学习分类算法，输入值为样本特征值向量和其对应的类别标签，输出具有预测分类功能的模型，当给该模型喂入特征值时，该模型可以它对应的类别标签

别致的SmallSix·2023-11-15 11:25

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)

二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习与

智能提桶工程师·2023-11-15 09:18

AK F.*ing leetcode 流浪计划之半平面求交

欢迎关注更多精彩关注我，学习常用算法与数据结构，一题多解，降维打击。

闪电彬彬·2023-11-15 08:32

分类预测 | MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM集成多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现基于Isomap降维算法与改进蜜獾算法IHBA的Adaboost-SVM

机器学习之心·2023-11-15 05:21

使用Anomalib项目的padim无监督算法进行自制工业缺陷数据集的模型训练和ONNX部署（一）——模型训练篇

目录前言一、无监督学习缺陷检测Anomalib介绍二、Anomalib代码结构三、任务描述和模型训练推理四、总结与展望前言本文专注于padim算法在自制数据集上的训练过程，博主水平有限，对神经网络模型秉持能用就行的态度

Billy_zz·2023-11-14 22:46

halcon 目标检测代码全文注释

halcon深度学习1.模型训练1.1深度学习的概念（一）、深度学习类型监督学习有标注非监督学习无标注（二）、模型参数超参数人为设定的，网络无法学习的学习率batchsize图像大小（hwc）L2正则化系数动量值学习总轮数网络参数模型自己学习的参数

小广向前进·2023-11-14 19:19

无监督学习——聚类

机器学习一、无监督学习二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示：本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、无监督学习回顾一下之前的监督，监督学习的数据都是有标记的数据，如下图所示

only demo·2023-11-14 18:58

【机器学习5】无监督学习聚类

相比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。

猫头不能躺·2023-11-14 18:46

scikit-learn KNN 画图展示

importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspyb%matplotlibinlinefromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierfromsklearnimportdatasets加载数据，数据降维

W流沙W·2023-11-14 17:31

【机器学习基础】机器学习入门（2）

为梦而生~·2023-11-14 13:49

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（二）

监督学习的最基本的类型——线性回归（LinearRegression）线性回归的最简单的一种——LinearRegressionwithOneVariable关于ModelRepresentation(

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

PP-ChatOCRv2、PP-TSv2、大模型半监督学习工具...PaddleX新特性等你来pick!

小A是一名刚刚毕业的算法工程师，有一天，他被老板安排了一个活，要对一批合同扫描件进行自动化信息抽取，输出结构化的分析报表。OCR问题不大，但是怎么进行批量的结构化信息抽取呢？小A陷入了苦苦思索…小B是一名项目经理，最近他接手了一个紧急的AI项目，客户提供的数据很多，但是标注的样本很少，很难达到客户要求的精度指标。而如果大量标注数据，时间上根本来不及。deadline一天天临近，小B整天愁眉苦脸…小

飞桨PaddlePaddle·2023-11-14 12:22

【目标跟踪】ECO算法论文阅读：ECO: Efficient Convolution Operators for Tracking

文章目录1.论文概要2.研究背景和动机3.相关滤波用于目标跟踪的原理4.ECO算法流程5.ECO算法创新点5.1特征降维：PCA5.2训练集简化：GMM5.3模型更新策略：间歇更新1.论文概要论文下载地址

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:18

基于深度学习的目标检测模型综述

这通常被视为一种监督学习问题。目标检测主要挑战计算机视觉在过去的十年取得了长足的进步，但是扔面临一些重大挑战。其中一些网络在实际应用

桑_榆·2023-11-14 09:56

线圈寿命预测数据集讲解

确定一个特征使用降维方法如同PCA来构建HI指标也就是label502个点为一个周期数据一共有106个周期利用各个退化周期采集的电抗谱数据集，通过对多个频率下的电抗数据进行拟合，可以得到当前状态下的谐振频率

思考实践·2023-11-14 09:44

聚类算法

www.cnblogs.com/Infi-chu/一、简介1.聚类算法的应用领域用户画像，广告推荐，DataSegmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维

weixin_30298497·2023-11-14 05:26

机器学习15-1（无监督学习算法）

Content简介K-Means快速聚类数据集准备创建初始中心点类别划分重新计算中心点迭代停止条件数学意义sklearn中实现的K-Means轮廓系数简介此前，无论是回归问题还是分类问题，本质上其实都属于有监督学习范畴

Roy_Allen·2023-11-14 05:52

无监督学习的集成方法：相似性矩阵的聚类

这种类型的方法已经在监督学习领域得到了广泛的研究和应用，特别是在分类问题上，像RandomForest这样非常成功的算法。

deephub·2023-11-14 05:18

《机器学习实战》1章-机器学习概览

-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签无监督学习无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。

一只勤劳的小鸡·2023-11-14 05:28

python算法中的机器学习算法之半监督学习和强化学习（详解）

目录学习目标：学习内容：1.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）Ⅰ.基于图的半监督学习

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

python算法中的机器学习算法之监督学习知识点（详解）

目录学习目标：学习内容：Ⅰ.线性回归（LinearRegression）Ⅱ.逻辑回归（LogisticRegression）

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）

输入：原始数据X∈Rd×nX∈R^{d×n}X∈Rd×n、降维后的维数k输出：Y=PX，即降维后的数据。

孤嶋·2023-11-14 03:57

线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）

LinearDiscriminantAnalysis（LDA）输入：原始数据$D=((x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)$、类别标签$Y=[y_1,y_2,...,y_n]$、降维到的维度

孤嶋·2023-11-14 03:57

图像识别的原理、过程、应用前景

图像识别的原理、过程、应用前景1、图像识别技术的引入1.1图像识别技术原理1.2模式识别2、图像识别技术的过程3、图像识别技术的分析3.1神经网络的图像识别技术3.2非线性降维的图像识别技术3.3图像识别技术的应用及前景图像识别技术是信息时代的一门重要的技术

heaboy·2023-11-14 01:28

计算机图像识别的原理、过程、应用前景

简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用

我的庄园·2023-11-14 01:54

思维觉悟，3年时间从7K到30K的薪资转变，我的高级测试工程师前进之路

感谢那些嘲讽我代码写的烂的人，五年开发经验的前辈嘲笑刚出校门踏入社会的我，让我放弃了开发工作，走向测试的这条道路，肯定有人觉得这是降维打击，建议大家可以继续往下看。

美团程序员·2023-11-13 22:54

knn 算法简介与python代码片

KNN算法属于监督学习方式的分类算法，计算某给点到每个点的距离作为相似度的反馈。区分于聚类（如Kmean

铁岭铁头侠·2023-11-13 20:52

【NLP】大型语言模型，ALBERT — 用于自监督学习的 Lite BERT

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录

Sonhhxg_柒·2023-11-13 17:07

t-SNE降维与pca区别

一提到降维，我们会想到大名鼎鼎的PCA，PCA是线性降维的技术，那么较之于我们今天要介绍的t-SNE，它们有什么不同或者联系吗。

cuisidong1997·2023-11-13 16:03

20. 机器学习——PCA 与 LDA

机器学习面试题汇总与解析——PCA与LDA本章讲解知识点什么是数据降维PCA本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-13 14:28

PCA（主成分分析）数据降维技术代码详解

为了解决这一问题，我们需要对数据进行降维处理，即在不损失太多信息的前提下，将数据从高维空间映射到低维空间。

halo0416·2023-11-13 13:42

PCA特征降维实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA

回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

计算机视觉：聚类算法(K-Means)实现图像分割

K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将一组数据划分为K个不同的类别或簇。它基于数据点之间的相似性度量，将数据点分配到最接近的聚类中心。K-mea

目标四级424·2023-11-13 06:33

视觉大模型DINOv2:自我监督学习的新领域

1DINOv21.1DINOv2特点前段时间，MetaAI高调发布了SegmentAnything（SAM），SAM以交互式方式快速生成Mask，并可以对从未训练过的图片进行精准分割，可以根据文字提示或使用者点击进而圈出图像中的特定物体，其灵活性在图像分割领域内属首创。但是，归根到底SAM是一个promptablesegmentationsystem，主要应用于各种分割任务，对其他的视觉任务（e.

智慧医疗探索者·2023-11-13 04:39

深度学习半自动标注_拯救深度学习：标注数据不足下的深度学习方法

本文将介绍以下几个研究方向：半监督/弱监督学习、数据合成、主动学习、自监督。1.引言得益于深度学习的发展，许多计算机视觉任务在近几年取得了不错的效果。

weixin_39637700·2023-11-12 23:00

从技术到科学，中国AI向何处去？

●在遇到瓶颈后，深度学习有三个可能突破方向：深度学习的根本理解、自监督学习和小样本学习、知识与数据的有机

人工智能学家·2023-11-12 20:36

线性判别分析（LDA）降维方法

线性判别分析是一种线性降维的方法，和之前ARGO提及的PCA（见文章主成分分析（PCA）入门）目的一样，都是为了降低海量特征以实现降维，但两者又有显著的不同。

cuisidong1997·2023-11-12 13:32

通过拉普拉斯特征映射降维

1介绍拉普拉斯特征映射（LaplacianEigenmaps）是一种不太常见的降维算法，它看问题的角度和常见的降维算法不太相同，是从局部的角度去构建数据之间的关系。也许这样讲有些抽象，

cuisidong1997·2023-11-12 13:02

机器学习从入门到死亡(上)

机器学习机器学习简介前言一、机器学习的种类1.有监督学习（supervisedlearning）2.无监督学习（unsupervisedlearning）3.半监督学习（semi-supervisedlearning

许皮皮同学·2023-11-12 12:50

大模型时代的自然语言处理：挑战、机遇与发展

GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本,零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能

人工智能学家·2023-11-12 11:26

NL2SQL：弱监督学习与有监督学习完成进阶之路

NL2SQL：弱监督学习与有监督学习完成进阶之路本文作者：追一科技算法工程师WayneOutlineNL2SQL任务和WikiSQL数据集介绍弱监督学习下NL2SQL解决方案有监督学习下NL2SQL解决方案追一科技

追一科技·2023-11-12 10:48

【Python】利用决策树分类器对鸢尾花进行分类

1.决策树（监督学习)决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。1.1特征选择特征选择最终会影响决策树的分类效率。

~来了小老弟·2023-11-12 08:08

第五章《数据降维:深入理解 PCA 的来龙去脉》笔记

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，PCA)就是机器学习中一种常用且有效的数据降维方法。

Mamong·2023-11-12 05:39

基于HF transformers的AI建模和训练实战

我们经常使用scikit-learn对监督学习和无监督学习任务的数据进行建模。我们熟悉面向对象的设计，例如启动类并从类中调用子函数。

新缸中之脑·2023-11-12 00:22

【大数据----数据挖掘】数据挖掘之聚类、分类、回归

1.分类（classification）有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果。

Sunny3096·2023-11-11 22:55

降维·预测·救命：PCA、随机森林与乳腺癌

一、引言乳腺癌作为女性健康领域的一大挑战，对全球范围内的女性健康产生了深远影响。据世界卫生组织（WHO）统计，乳腺癌已成为全球女性恶性肿瘤发病率的最高者，且呈现逐年上升的趋势。在中国，乳腺癌也是女性最常见的恶性肿瘤之一，给社会和家庭带来了沉重的负担。因此，对乳腺癌的早期筛查、诊断和治疗具有极其重要的意义，不仅关乎个体女性患者的生存质量，也关系到整个社会的公共卫生问题。随着信息技术的飞速发展，数据科

笑不语·2023-11-11 18:05

【机器学习范式】监督学习，无监督学习，强化学习，半监督学习，自监督学习，迁移学习，对比分析+详解与示例代码

目录1.监督学习(SupervisedLearning):2.无监督学习(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):4.半监督学习(Semi-SupervisedLearning

LeapMay·2023-11-11 17:43

CS224W5.1——消息传递和节点分类

将引入半监督学习，利用网络中存在的相关性来预测节点标签。其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕获相关性的关系分类器和传播相关性的集体推理3个步骤。

阿牛大牛中·2023-11-11 13:43

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