监督学习-降维第4页

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

升纬思考，降维攻击

用自己的能力与眼光去努力提升自己的思维层次，用高维层次去解决低维问题。同时，时间也是一个参考标准，应加大对时间的认知度

被剧透的人生·2024-02-14 02:45

DS Wannabe之5-AM Project: DS 30day int prep day14

自编码器是一种特殊类型的神经网络，它通过无监督学习尝试复现其输入数据。它通常包含两部分：编码器和解码器。

wendyponcho·2024-02-13 20:29

机器学习入门--BP神经网络原理与实践

BP神经网络引言BP神经网络，即反向传播神经网络，是一种监督学习算法，用于多层前馈神经网络的训练。

Dr.Cup·2024-02-13 13:37

机器学习入门--主成分分析原理与实践

主成分分析主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间，从而提取出数据中最重要的特征。

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

机器学习入门--支持向量机原理与实践

支持向量机模型支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。它的原理简单而强大，在许多实际应用中取得了很好的效果。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

R数据分析：主成分分析及可视化

isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维

Codewar·2024-02-13 13:56

关于创业的帖子

生意可以发展为企业，但是企业做成生意就是降维打击。

榴莲光影·2024-02-13 09:59

Containerd 的前世今生和保姆级入门教程

Containerd的前世今生很久以前，Docker强势崛起，以“镜像”这个大招席卷全球，对其他容器技术进行致命的降维打击，使其毫无招架之力，就连Google也不例外。

super_journey·2024-02-13 06:45

一道线性DP题目进阶-论二维DP

所谓二维DP，即为dp数组的维度为二维的dp(当然有时候可能会三维四维，或者存在一些优化使得它降维)，广义的来讲就是有多个维度的dp，即用于描述dp的状态不止一个。

Cx_330_PLT·2024-02-12 23:14

所谓“降维攻击” ，可能只是展开了另一个世界

“降维攻击”这一概念通过中国科幻作家刘慈欣的科幻小说《三体Ⅲ·死神永生》而广为人知。

设计CN北京·2024-02-12 21:15

分析流程||scanpy单细胞分析流程2-降维聚类及差异基因鉴定

gzh：BBio，欢迎关注scanpy软件由TheisLab实验室开发，和Seurat相同都是常用的单细胞数据分析工具。scanpy以anndata数据结构存储的单细胞基因表达数据，包括预处理、可视化、聚类、轨迹推断和差异基因鉴定等功能。基于python实现可以有效处理超过100万个细胞的数据集的强大功能。以10X官网的3kpbmc数据为例，学习一下scanpy。参考：https://scanpy

BBio·2024-02-12 20:44

3. ⼤语⾔模型深度学习背景知识

需要注意的是，预训练本质上是⼀个⽆监督学习过程；得到预训练模型（PretrainedModel），也被称为基座模型（BaseModel），模型具

Andy_shenzl·2024-02-12 18:22

数据降维方法介绍（十二）

第八种方法：自编码器降维姓名：何源学号：21011210073学院：通信工程学院转载：基于自编码网络AutoEncoder完成数据降维并且提取数据的本质特征【嵌牛导读】自编码器降维方法简介【嵌牛鼻子】自编码器

科技小白不能再白了·2024-02-12 16:50

（深度学习快速入门）图对比学习综述笔记-中文信息学报2023第37卷第5期

快乐江湖·2024-02-12 15:18

深度学习笔记

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数sigmoid

stoAir·2024-02-12 14:28

财富高效能

一定是为特定人群；萌姐特别强调“特定”，而不是为所有的人；是降维还是升维，需要根据自己的情况进行选择；2、解决了什么问题？

苏春苏姐·2024-02-12 13:28

机器学习之监督学习和非监督学习

监督学习(SupervisedLearning)监督学习是一种学习方式，其中模型从标记的训练数据中学习。这意味着每个训练样本都是由输入向量和相应的目标输出(也称为标签)组成的。

华农DrLai·2024-02-12 11:30

[机器学习]决策树

决策树决策树学习采用的是自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一颗熵值下降最快的树，到叶子节点处，熵值为0具有非常好的可解释性、分类速度快的优点，是一种有监督学习最早提及决策树思想的是Quinlan

LBENULL·2024-02-12 11:21

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（2）机器学习

目录必须理解的知识点：举一个草莓的例子：机器学习的三个类别：监督学习：无监督学习：强化学习：更多知识背景：机器学习的诞生需求监督学习的关键技术与实现步骤无监督学习的关键技术与实现步骤区别：联系：其他关键知识点

giszz·2024-02-12 08:26

XGBoost算法

XGBoost在机器学习中被广泛应用于多种场景，特别是在结构化数据的处理上表现出色，XGBoost适用于多种监督学习任务，包括分类、回归和排名问题。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-12 04:11

随想闲谈｜那些年看过的网络小说（下）

玄幻架空类的金手指一般是奇遇获至宝或武功，而这类穿越文则是利用高科技与跨越时代的思维对古人进行降维打击。这种小说作者比起前一种，至少我认为是比较高级的，因为他们是带着自己的理想，

别跑梅洛斯·2024-02-12 04:32

2018-04-23 怀沙·科幻之夜得到直播

故事精华：智子水滴观点：降维打击（举例：58同城之于电线杆小广告）三体：维度实验室三体不是一个侵略小说，而是哥俩一起成长，最后成为宇宙顶梁柱的小说。

Ethan_Lan·2024-02-11 20:31

使用UMAP降维可视化RAG嵌入

大型语言模型（LLMs）如GPT-4已经展示了出色的文本理解和生成能力。但它们在处理领域特定信息方面面临挑战，比如当查询超出训练数据范围时，它们会产生错误的答案。LLMs的推理过程也缺乏透明度，使用户难以理解达成结论的方式。检索增强生成（RAG）在LLMS的工作流程中添加了一个检索步骤，使其能够在响应查询时从其他来源（如私人文本文档）中查询相关数据。这些文档事先分成小段，然后使用embedding

·2024-02-11 17:42

计算机视觉所需要的数学基础

-特征值和特征向量：用于图像的特征提取和降维。微积分：-导数：用于图像边缘检测，通过计算图像亮度的变化率来识别边缘。-积分：用于图像的面积和体积计算，以及光流法中的运动估计。概率论与统计学：-概率分

superdont·2024-02-11 16:29

Code review是个数学问题：从二向箔说起

difoil.jpeg即使是没有看过《三体》的同学，对于降维攻击这个词应该也不陌生。二向箔是将三维空间变成二维空间的武器。我们引用一段原文：“两个二维体的结构在星光下

Jtag特工·2024-02-11 15:35

半监督学习（主要伪标签方法）

半监督学习1.引言应用场景：存在少量的有标签样本和大量的无标签样本的场景。在此应用场景下，通常标注数据是匮乏的，成本高的，难以获取的，与之相对应的是却存在大量的无标注数据。

拔牙的萌萌鼠·2024-02-11 14:18

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

在半监督学习中，结合无监督损失（如交叉熵（CE）损失）和置信度阈值的策略主要用于确保模型从高质量、高置信度的伪标签中学习。

UndefindX·2024-02-11 14:48

159基于matlab的基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)算法对点进行聚类

159基于密度的噪声应用空间聚类无监督学习(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-02-11 06:22

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

060天--降维打击不懂税的你 2022-03-01

学习过程中，也的确是一个自信体系完善的过程，此间，也真实感受到站高位，降维打击给自己带来的机会与爽快。下面这两件事就是实例。

d865fa9aeb5a·2024-02-10 23:47

四、机器学习基础概念介绍

四、机器学习基础概念介绍1_机器学习基础概念机器学习分类1.1有监督学习1.2无监督学习2_有监督机器学习—常见评估方法数据集的划分2.1留出法2.2校验验证法（重点方法）简单交叉验证K折交叉验证（单独流出测试集

ITS_Oaij·2024-02-10 21:39

keras 池化层

池化层又称下采样，是对卷积层的降维处理，常用的池化有最大池化、平均池化。

与AI零距离·2024-02-10 18:00

如何多维度思考

多维度与降维打击我们常常说的大格局，跨界，一定意义上都是多维度思考的结果，看到的比其他人多一个面，甚至几个面，然后进行综合，结合起来这样的视角，也更为全面，在超预测一书中提到的蜻蜓的复眼，说的就是多视角

度过到渡过·2024-02-10 17:18

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

机器学习系列——（二十二）结语

回顾学习之旅我们的系列文章涵盖了机器学习的各个方面，从监督学习到无监督学习，从简单的线性

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

机器学习系列——（二十）密度聚类

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。

飞影铠甲·2024-02-10 11:53

深度学习知识点总结

2.5无监督降维提供的是帮助还是摧毁？2.6批大小如何影响测试正确率？2.7初始化如何影响训练?2.8不同层的权重是否以不同的速度收敛？2.9正则化如何影响权重？

Danah.F·2024-02-10 08:54

机器学习系列——（十九）层次聚类

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。

飞影铠甲·2024-02-10 07:47

如何入行人工智能

机器学习作为人工智能的核心，其基本理论涵盖了机器学习的定义、不同类型（如监督学习、非监督学习、强化学习）以及它们的主要应用场景。对于监督学习，我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量

科联学妹·2024-02-10 06:54

数据处理方法—— 7 种数据降维操作！！

文章目录数据降维1.主成分分析（PCA）2.线性判别分析（LDA）3.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）4.局部线性嵌入（LLE)5.多维缩放（MDS)6.奇异值分解（SVD)7.自动编码器（Autoencoders

JOYCE_Leo16·2024-02-10 06:13

降维算法

维度的理解对于数组和series来说，shape返回的数字的而个数就是维度。比如：有行列之分的叫做二维，也称作一张表。当一个数组中存在2张3行4列的表时，shape返回的是[高维，行，列]。当数组中存在两组两张3行4列的表时，数据就是4维，shape返回（2，2，3，4）数组中的每一张表，都可以是一个特征矩阵或者是一个DataFrame，这些结构只有一张表，所以一定有行列。其中，行是样本，列是特征

bokli_dw·2024-02-10 01:26

如何提升解决问题的能力

海岳老师：把问题的维度降低；提升自己的维度海明老师：1.遇到难题的时候：（1）把事降维：（向内求）先说爱因斯坦的金句：再进行解释；自行把难度降低，2-1的过程（2）把人升维（向外求）向各位老师学习提高维度

宝藏语文老师刘莹·2024-02-10 00:24

【吴恩达机器学习】第八周—聚类降维Kmeans算法

31.jpg1.聚类(Clustering)1.1介绍之前的课程介绍的都是监督学习、而聚类属于非监督学习，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界

Sunflow007·2024-02-09 20:26

PyTorch支持向量机（SVM）详解

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛用于分类和回归问题。在本篇博客中，我们将深入探讨如何在PyTorch中使用支持向量机进行分类任务。

洞深视界·2024-02-09 19:11

论文阅读_对比学习_SimCLR

ASimpleFrameworkforContrastiveLearningofVisualRepresentations中文题目：视觉表征对比学习的简单框架论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习，知识表示，半监督学习

xieyan0811·2024-02-09 15:20

大刀刘：战略能力，实现降维打击（450）

#大刀刘品牌战略定位450一种战略能力：死磕一点，攻其一点，不及其余，精准打击。每一个小的细分领域最优秀的人，优秀的程度都一样的路径。人生的结果天壤之别，其实关键分水岭，就在于一次次选择上的不同。做出一个正确选择的能力，实际上是一个人战略能力的缩影。人生赛场，选择能力比努力重要，战略就是选择。检验一个战略是否优秀的唯一标准，战略是否占据有利的位置，且持续有增长和竞争优势壁垒。毛主席是最伟大的战略家

大刀刘品牌战略顾问·2024-02-09 09:07

机器学习系列——（十七）聚类

聚类是一种无监督学习（UnsupervisedLearning）技术，它的目标是将相似的对象分组到一起，形成簇（Cluster）。与有监督学习

飞影铠甲·2024-02-09 09:08

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南

【深度学习：掌握监督学习】掌握监督学习综合指南监督学习的定义和简要说明监督学习在人工智能中的重要性和相关性概述什么是监督学习？

jcfszxc·2024-02-09 09:11

Graph Contrastive Learning with Augmentations

GraphCL学习笔记Abstract提出GNN对自监督学习和pre-training较少。本文提出了GraphCL框架，用于学习图的无监督表示。

tutoujiehegaosou·2024-02-09 00:54

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