监督学习

principal components analysis（PCA)

PCA，即主成分分析，是一个很常见的降维方法（属于无监督学习），过去看到它总是对它避而远之，今天下定决心把它搞懂。
28fd90f2ac9b·2024-01-29 21:20

有关机器学习的两种算法特点

机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习：使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送
轻雨科技·2024-01-29 17:49

基于深度学习的表面缺陷检测方法综述

这篇文章对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理，根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类，并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析，总结了每种方法的优缺点和应用场景
禄亿萋·2024-01-29 16:26

人工智能主要分支

其理论基础包括监督学习、无监督学习、强化学习。支持向量机（SupportVectorMachines）、决策树（Decisi
ByteSage.·2024-01-29 12:52

XAI可解释性

problemdefinition：(用于肿瘤学多模式数据集成的人工智能)多实例学习MIL是一种弱监督学习，其中输入的多个实例没有单独标记，并且监督信号仅适用于通常称为包的一组实例（Carbonneau
玻色子Harrison·2024-01-29 11:22

Deeplearning

NumpyDeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:激活函数
stoAir·2024-01-29 08:26

机器学习--06自监督学习BERT模型

self-supervisedlearning里面有一些模型这些模型都是巨大的模型，这次就来以bert大模型为例子来讲解self-supervised。我们之前学习的模型都是supervised，就是通过输入带有标签的数据给我们设计的模型，然后得到想要的输出结果，而self-supervised就是让数据自己想办法给自己打上标签==》把没有标签的数据分为两部分，一部分x作为模型的输入，一部分y作为
小生xiaosheng·2024-01-29 08:08

机器学习第二十七周周报 PINNs

文章目录week27PINNs摘要Abstract一、监督学习二、文献阅读1.题目2.abstract3.偏微分方程的数据驱动解3.1连续时间模型example(Schrodingerequation)
沽漓酒江·2024-01-29 08:31

解密人工智能：探索机器学习奥秘

文章目录前言一.机器学习的定义二.机器学习的发展历程三.机器学习的原理四.机器学习的分类3.1监督学习3.2无监督学习3.3半监督学习3.4强化学习3.5四种分类对比五.机器学习的应用场景六.机器学习的未来发展趋势全文总结前言机器学习
聆风吟_·2024-01-29 08:25

描绘未知：数据缺乏场景的缺陷检测方案

友思特Neuro-T视觉平台克服了数据缺乏状况的困难，通过零代码设置GAN模型和无监督学习模型，轻松实现缺陷图像的标注、绘制和导出。工业应用中存在较多的缺陷检测需求。针对缺陷检测需求，常见的解决方案
友思特 机器视觉与光电·2024-01-29 01:30

Python监督学习（一）

Python监督学习简介如果你熟悉机器学习的基础知识，那么肯定知道什么是监督学习。监督学习是指在有标记的样本（labeledsamples）上建立机器学习的模型。
playwrighter·2024-01-28 20:20

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

1.什么是无监督学习没有目标值的时候，采用无监督学习。因为不存在学习的对象。
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

实体关系抽取与属性补全的技术浅析

目录前言1.实体关系抽取2实体关系抽取的方法2.1基于模板的方法2.2基于监督学习的关系抽取2.3基于深度学习的关系抽取2.4基于预训练语言模型的关系抽取3属性补全3.1属性补全任务简介3.1抽取式属性补全
cooldream2009·2024-01-28 13:01

自监督学习

自监督学习指的是不依赖标注数据，模型直接从无标注的大量数据中进行学习。【属于无监督学习的一部分，它在训练过程中有正负样本，但是正负样本不是人工标号得来的，而是通过自己产生的。】
Icevivina·2024-01-28 12:53

【GitHub项目推荐--计算机视觉工具箱】【转载】

EasyCV是阿里巴巴开源的基于PyTorch的ComputerVision工具箱，主要专注于自监督学习和Transformer。
旅之灵夫·2024-01-28 11:29

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》 聚类

聚类是无监督学习的主要任务，分类是监督学习的主要任务。聚类主要应用在：发现数据的潜在结构对数据进行自然分
二进制怪兽·2024-01-28 07:52

【论文笔记】GPT，GPT-2，GPT-3

3【论文精读】GPTTransformer的解码器，仅已知"过去"，推导"未来"论文地址：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training半监督学习
爱学习的卡比兽·2024-01-28 06:44

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。
skyshandianxia·2024-01-28 00:19

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介
是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:40

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:37

李宏毅机器学习（二十三）无监督学习Deep Generative Model(二)

内容衔接上一讲，上节我们讲到VAE，我们为什么用VAE而不用auto-encoder呢，直觉上的原因是如果是auto-encoder，我们期待的是输入满月解码后还是满月，输入半月输出还是半月，但是我们能保证中间状态时候我们的输出是3/4月吗，结果往往不是；如果是VAE，我们就会引入一定的噪声，使得一定范围内输出都是满月，一定范围内输出都是半月，中间的公共部分由于我们要Minimize2者的误差，所
ca8519be679b·2024-01-27 12:38

第十三章 半监督学习

目录一、半监督学习简介二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类本章假设给定有标记样本集和未标记样本集，。
lammmya·2024-01-27 10:57

机器学习--基础概念（二）

1.分类算法分类算法是有监督学习的一个核心问题，他从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，对新的输入进行预测，输出变量取有限个离散值。
三三木木七·2024-01-27 10:39

QT+VS实现Kmeans聚类算法

1、Kmeans的定义聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。
create_right·2024-01-27 06:24

记阿伯丁留学的第六十天

image一.感悟一晃就已经整整留学阿伯丁2个月了，从决定留学开始至今，整整一年，一直是无监督学习的状态，但是我不断的在对自己反思：我希望的我该是什么样的？当自己觉得痛苦时，其实说明你在走上坡路！
wyatt_plus·2024-01-26 21:53

新能源电池数据集

通过AI解决电池的状态估计、阻抗、老化诊断与寿命预测、析锂检测与故障诊断预警等方面问题，通过无监督学习、迁移学习、数据机理将多元信息融合，做到更智能的全
2301_80430808·2024-01-26 17:14

BASNet：Boundary-aware salient object detection

CVPR2019开源论文|BASNet：关注边界的显著性检测本文提出一种基于深度监督学习的前景提取构架BASNet，其在边缘感知上有优异的表现。
Kun Li·2024-01-26 13:10

深度学习与图像描述生成——看图说话（3）

目录一、整体架构二、学习策略2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习三、特征映射3.1定义3.2原理3.3关键技术3.4重要案例3.5特别注意下特征空间这一概念四、语言模型4.1定义与原理4.2关键技术
giszz·2024-01-26 11:48

聚类(Clustering)

1.无监督学习：简介在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的数据就是这样的：督学习中，我们需要将一系列无标签的训练数据，输入到一个算法中，然后我们告诉这个算法，快去为我们找找这个数据的内在结构给定数据
清☆茶·2024-01-26 06:10

2018-11-28 机器学习打卡

05课机器如何学习有监督学习SupervisedLearning：有标签label无监督学习UnsupervisedLearning：无标签06课三要素数据向量空间模型VSM，x特征向量Featurevector
Rackar·2024-01-26 04:36

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

什么是机器学习潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis，LSA）是一种无监督学习方法，用于在文本数据中发现潜在的语义结构。LSA的主要应用之一是进行文本文档的主题建模和信息检索。
草明·2024-01-25 21:23

为什么KNN和SVM不需要像深度学习那样进行多次迭代训练？

2.SVM也是一种监督学习算法，总结（KNN、SVM和深度学习在本质上有以下区别：）KNN（K-NearestNeighbors）和SVM（SupportVectorMachine）与深度学习模型有不同的训练和优化方法
小桥流水---人工智能·2024-01-25 17:24

Tensorflow 中的损失函数 —— loss 专题汇总

回归和分类是监督学习中的两个大类。自学过程中，阅读别人代码时经常看到不同种类的损失函数，到底Tensorflow中有多少自带的损失函数呢，什么情况下使用什么样的损失函数？这次就来汇总介绍一下。
WitsMakeMen·2024-01-25 08:47

机器学习 -- 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的强大监督学习算法。就很适用于这种场景。概念支持向量（SupportVectors）在支持向量机（SVM）中，支持向量是非常核心的概念。
北堂飘霜·2024-01-25 07:56

【深度学习】逻辑回归模型

逻辑回归模型机器学习的分类机器学习的两个种类：有监督学习：数据集带标签（题目有正确答案）无监督学习：数据集不带有标签，比如聚类算法有监督学习两大任务：回归任务：预测结果是无限个值，是连续值（体重值、分数值
wmh1024·2024-01-25 07:34

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章

强化学习之父：它是人工智能的未来机器学习之强化学习概览强化学习：如何处理大规模离散动作空间2018年强化学习领域十篇重要论文（附源码）『干货』深度强化学习与自适应在线学习的阿里实践我在谷歌大脑工作的监督学习
城市中迷途小书童·2024-01-24 22:57

锂电池剩余使用寿命预测 | 基于 SDAE-Transformer-ECA 网络的锂电池剩余使用寿命预测

SDAE（StackedDenoisingAutoencoder）预训练：使用无监督学习的方法，训练一个多层的自编码器网络（SDAE）来学习数据的潜在表示。SDAE可以通过
算法如诗·2024-01-24 16:18

关于大模型学习中遇到的4

MultilayerPerceptron）的缩写，多层感知机（MLP）是一种人工神经网络（ANN）的一种，也称为多层前馈网络（MLFN）、深度前馈神经网络（DFNN）、回归神经网络（RNN），是机器学习中一种有监督学习算法
ringthebell·2024-01-24 16:45

HMM隐马尔可夫模型和维特比算法

前言一、HMM的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习（监督学习）四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型
Y·Not·Try·2024-01-24 12:05

模糊聚类算法——模糊C均值聚类及matlab实现

1.算法概述模糊C均值聚类算法是一种经典的模糊聚类算法，用于无监督学习中的数据聚类问题。它通过为每个数据点分配模糊隶属度，将数据点划分到不同的聚类中心。
root-cause·2024-01-24 09:24

机器学习整理

推理期：赋予机器逻辑推理能力知识期：使机器拥有知识学习期：让机器自己学习什么是有监督学习和无监督学习，并各举一个算法例子？有监督学习：从有标记的样本中学习，如决策树。
Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

神经网络（Neural Networks：Representation）

目录非线性假设神经元与大脑模型展示例子与直觉理解多元分类非线性假设假如有一个监督学习分类问题它的训练集如图所示：如果使用logistc分类方法（逻辑回归），我们可以构造一个包含很多非线性项的logistc
TQ2·2024-01-24 08:03

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根
清☆茶·2024-01-24 08:30

[PyTorch][chapter 11][李宏毅深度学习][Semi-supervised Learning]

前言：这里面简介一下半监督学习，如何利用未打标签的数据集。重点可以参考一下Graph-basedApproach方案。
明朝百晓生·2024-01-24 07:46

MATLAB实现K-means聚类数学建模算法

K-means聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的观测点划分为不同的组或簇。这个算法的目标是将数据点分配到k个簇中，使得每个数据点到其所属簇的中心的距离最小化。算法的步骤如下：1.
AI Dog·2024-01-24 01:15

用Py做文本分析5：关键词提取

：事先给定关键词库，然后在文档中进行关键词检索关键词提取：根据某种规则，从文档中抽取最重要的词作为关键词有监督：抽取出候选词并标记是否为关键词，然后训练相应的模型无监督：给词条打分，并基于最高分抽取无监督学习
凡有言说·2024-01-24 00:04

半监督学习笔记：self-training

1半监督学习半监督学习（Semi-SupervisedLearning）是机器学习的一种形式，它结合了监督学习和无监督学习的特点。
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:38

论文笔记：SelfHAR: Improving Human Activity Recognition through Self-training with Unlabeled Data

Proc.ACMInteract.Mob.WearableUbiquitousTechnol.20211intro1.1背景——人类活动识别（HAR）旨在准确分类人类的物理活动传统方法——依赖于滑动窗口分割和手工特征提取，然后通过各种监督学习技术来识别简单和复杂的活动
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

K-均值聚类算法

K-均值聚类算法是一种常见的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组或类别。该算法的思想是通过计算样本之间的距离来寻找簇中的中心点，并将样本分配到最近的中心点所代表的簇中。
先------------------·2024-01-23 19:36
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