监督学习

反欺诈与异常点检测

除了欺诈手段多样且持续变化，欺诈检测一般还面临以下问题：1.大部分情况下数据是没有标签的，各种成熟的监督学习没有用武之地；2.区分噪音和异常点时难度很大，甚至需要发挥一点点想象力和直觉；3.当多种诈骗数据混合在一起
MusicDancing·2024-01-21 16:24

Python入门之机器学习（非常详细）篇幅拉满，一般人看不完！

机器学习其实就是想让计算机像人一样思考而研发出的计算机理论，目前常用的机器学习有以下几种算法：监督学习supervisedlearning;非监督学习unsupervisedlearning;半监督学习
码农必胜客·2024-01-21 13:33

无监督神经网络原理与实现

网络结构无监督学习中的一个常见结构是自编码器（Autoencoder）。自编码器旨在通过一种无监督的方式学习数据的有效表示（即编码）。
10岁的小屁孩·2024-01-21 13:45

统计学习方法-第1章-绪论

2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型
chiemon·2024-01-21 13:04

设计、训练、测试、部署，用Python手把手开发AI模型

有几种不同类型的机器学习，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。在监
Python学研大本营·2024-01-21 11:50

机器学习之聚类-2D数据类别划分

无监督学习（UnsupervisedLearning）机器学习的一种方法，没有给定事先标记过的训练示例，自动对输入的数据进行分类或分群。
小旺不正经·2024-01-21 06:08

python中sklearn库predict,python sklearn linearmodel

Sourcecodedownload:本文相关源码本文目录3.1背景知识3.2Scikit-learn概述3.3Scikit-learn主要用法3.3.1基本建模流程3.3.2数据预处理3.3.3监督学习算法
pingf123·2024-01-20 16:26

【人工智能】之深入理解 AI Agent：超越代码的智能助手(2)

这些代理通常基于强化学习、监督学习或其他机器学习方法，通过不
魔道不误砍柴功·2024-01-20 13:38

【机器学习】四大类监督学习_模型选择与模型原理和场景应用_第03课

监督学习中模型选择原理及场景应用监督学习应用场景文本分类场景：o邮件过滤：训练模型识别垃圾邮件和非垃圾邮件。o情感分析：根据评论或社交媒体内容的情感倾向将其分类为正面、负面或中性评价。
德天老师·2024-01-20 09:46

机器学习Python7天入门计划--第一天-机器学习基础-讲人话

机器学习种类：监督学习、无监督学习、
M.D·2024-01-20 09:39

行为检测论文笔记【综述】基于深度学习的行为检测方法综述

对这些方法进行了全面的梳理和总结，介绍了行为检测任务的详细定义和面临的主要挑战;从时序行为检测和时空行为检测2个方面对相关文献做了细致地分类，综合分析了每一类别中不同研究方法的思路和优缺点，并阐述了基于弱监督学习
计算机视觉-杨帆·2024-01-20 03:26

聚类算法（KMeans）模型评估方法（SSE、SC）及案例

是无监督学习算法二、分类根据聚类颗粒度：细聚类、粗聚类根据实现方法K-means：按照质心分类，主要介绍K-means，通用、普遍；层次聚类：对数据进行逐层划分，直到达到聚类的类别个数；DBSCAN聚类
小林打怪中·2024-01-20 02:21

【Python机器学习】无监督学习（理论知识）

无监督学习包括没有已知输出、没有“老师指导”学习算法的各种机器学习。在无监督学习中，学习算法只有输入数据，并需要从这些数据中提取知识。
zhangbin_237·2024-01-19 21:44

预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）

一：Pattern-ExploitingTraining（PET）它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果，而且该思路比较优雅漂亮，因为它将预训练任务和下游任务统一起来了
zhurui_xiaozhuzaizai·2024-01-19 14:04

机器学习--人工智能概述

人工智能发展历程机器学习定义以及应用场景监督学习，无监督学习监督学习中的分类、回归特点知道机器学习的开发流程人工智能发展历程人工智能在现实生活中的应用人工智能发展必备三要素人工智能和机器学习、深度学习三者之间的关系人工智能在现实生活中的应用虽然人工智能在今天可能是一个流行词
江江江江江江江江江·2024-01-19 10:47

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

2024美赛数学建模思路 - 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·2024-01-19 06:21

图像生成之变分自动编码器（VAE）

简要介绍“概率图模型+神经网络”、“EM算法、变分推断”自动编码器是一种无监督学习方法，将高维的原始数据映射到一个低维特征空间，然后从低维特征学习重建原始的数据。
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

生成式AI入门指南

这类模型的突破性进展之一在于，它们可以运用无监督或半监督学习等不同训练方法。这使得各类组织能够更简单、更快地利用大量未标注数据来构建基础模型。基础模型这一概念，如其名称所
英智未来·2024-01-19 01:21

机器学习之卷积神经网络

卷积神经网络仿照生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征进行学习。
WEL测试·2024-01-18 23:18

聚类模型评估指标之内部方法

聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

聚类模型评估指标之外部方法

聚类属于无监督学习，数据没有标签，为了比较不同聚类模型的好坏，我们也需要一些定量的指标来进行评估。
生信修炼手册·2024-01-18 18:34

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。
草明·2024-01-18 14:11

无监督学习 - 层次聚类（Hierarchical Clustering）

什么是机器学习层次聚类是一种无监督学习的聚类算法，它以树状结构（层次结构）的形式组织数据集中的样本。
草明·2024-01-18 14:11

半监督学习 - 半监督生成对抗网络（Semi-Supervised GANs）

半监督生成对抗网络（Semi-SupervisedGANs）是一种结合生成对抗网络（GANs）和半监督学习的方法。
草明·2024-01-18 14:40

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

什么是机器学习主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的无监督学习方法，用于降低数据维度并发现数据中的主要结构。
草明·2024-01-18 14:37

【机器学习】机器学习四大类第01课

一、机器学习四大类有监督学习(SupervisedLearning)有监督学习是通过已知的输入-输出对（即标记过的训练数据）来学习函数关系的过程。
德天老师·2024-01-18 14:29

逻辑回归 Logistic Regression

逻辑回归的优点和缺点三、逻辑回归的应用场景四、构建逻辑回归模型的注意事项五、逻辑回归模型的实现类库六、逻辑回归模型的评价指标七、类库scikit-learn实现逻辑回归的例子总结前言逻辑回归是机器学习中有监督学习的解决分类任务的一种算法
JasonH2021·2024-01-18 13:45

1.机器学习-机器学习算法分类概述

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三
以山河作礼。·2024-01-18 12:08

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。
小oo呆·2024-01-18 08:43

【论文笔记】BGRL：Large-Scale Representation Learning on Graphs via Bootstrapping（简要笔记供复习使用）

Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrapping文章地址：Large-ScaleRepresentationLearningonGraphsviaBootstrappingMotivation现有自监督学习的方法大多需要大量的负样本和大规模的数据增强
好想变有钱535·2024-01-18 07:28

KNN算法原理及应用

理解KNN算法原理KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-01-18 04:51

论文阅读：Bayesian GAN

BayesianGAN点击访问paper官方github半监督学习对比算法1.简介贝叶斯GAN（Saatchi和Wilson，2017）是生成对抗网络（Goodfellow，2014）的贝叶斯公式，我们在其中学习生成器参数
风尘23187·2024-01-17 19:40

监督学习 - 梯度提升机（Gradient Boosting Machines，GBM）

什么是机器学习梯度提升机（GradientBoostingMachines，GBM）是一种集成学习方法，通过将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器来提高模型的性能。GBM的训练过程是通过迭代，每一步都根据前一步的模型误差来训练一个新的弱学习器，然后将其加到整体模型中。以下是梯度提升机的基本原理和使用方法：基本原理弱学习器：GBM通常使用决策树作为基本的弱学习器，每个决策树负责对前一步模型
草明·2024-01-17 18:12

论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)

2.摘要序列到序列深度学习是近年来在口语理解的监督学习中出现的一种新范式。然而，以前的大多数研究都是探索这一框架来为每个任务
魏鹏飞·2024-01-17 18:06

ChatGPT4.0 ＞ChatGPT 3.5 ＞ 文心一言

它是使用了大规模的语料库进行无监督学习的结果，并且在生成自然流畅的文本方面表现出色。ChatGPT可以用于各种对话任务，例如回答问题、提供建议、进行闲聊等。它可以理解和生成人类语言，对大部分输
测试部的故事·2024-01-17 15:45

吴恩达机器学习笔记（1）

一.初识机器学习1.监督学习在监督学习中，训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。
python小白22·2024-01-17 14:59

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念
代码骑士·2024-01-17 12:10

机器学习：李航 统计学习方法 笔记

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)
lealzhan·2024-01-17 08:54

机器学习：简要介绍及应用案例

这种学习的方式通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练
rubyw·2024-01-17 07:06

ChatGPT 自动化办公系列教程 - 提问篇：什么是 Prompt

自监督学习为什么Prompt是使用ChatGPT的关键技能
传说三哥·2024-01-17 05:16

什么是ChatGPT，什么是大模型prompt

什么是ChatGptChatGPT是一个由美国的OpenAI公司开发的聊天机器人，它使用了大型语言模型，现在有GPT-3、GPT-3.5、GPT-4.0多个版本，目前还在快速发展，通过监督学习和强化学习进行了微调
张飞的猪大数据·2024-01-17 05:15

支持向量机（公式推导+举例应用）

拉格朗日乘子法）SMO算法核函数软间隔与正则化软间隔正则化（罚函数法）模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种强大而广泛应用的监督学习算法
Nie同学·2024-01-17 03:12

分类模型—监督学习

监督学习KNN基本原理寻找目标数据点附近最近的K个点，采用投票的方式判断测试数据点所属类别算法步骤1.计算测试数据与训练数据之间的距离2.按照距离的递增关系进行排序3.选取距离最小的K个点4.确定K个点所在类别出现的频率
Carolina_Wang·2024-01-17 00:13

常见机器学习算法总结

基本算法总结正面.jpeg图的左半部分列出了常用的机器学习算法与它们之间的演化关系，分为有监督学习，无监督学习，强化学习3大类。
婉妃·2024-01-16 20:39

【MATLAB随笔】遗传算法优化的BP神经网络（随笔，不是很详细）

遗传算法优化的BP神经网络二、代码解读2.1数据预处理2.2GABP2.3部分函数说明一、算法思想1.1BP神经网络BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork，反向传播神经网络）是一种监督学习的人工神经网络
感谢地心引力·2024-01-16 15:49

监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

什么是机器学习梯度提升回归（GradientBoostingRegression）是一种集成学习方法，用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。梯度提升回归的基本思想是通过拟合前一轮模型的残差（实际值与预测值之差）来构建下一轮模型，从而逐步减小模型对训练数据的预测误差。以下是梯度提升回归的主要步骤：初始化：初始模型可以是一个简单的模型，比如均值模型。这个
草明·2024-01-16 11:02

机器学习学习笔记（吴恩达）（第三课第一周）（无监督算法，K-means、异常检测）

欢迎聚类算法：无监督学习：聚类、异常检测推荐算法：强化学习：聚类（Clustering）聚类算法：查看大量数据点并自动找到彼此相关或相似的数据点。
kgbkqLjm·2024-01-16 10:30

【白话机器学习的数学】读书笔记(1)简介机器学习

聚类不带标签，所以分成几组后我们可以通过分组结果得到不同组别的特征分类带标签，所以一开始就是奔着将数据根据一定的规则分配到对应的标签上3.有监督学习和无监督学习使用有标签的数据进行学习称之为有监督学习。
JunLal·2024-01-16 10:27

无监督深度学习

无监督学习是指用于训练的数据中没有目标标签的问题空间。本节讨论三种无监督深度学习架构：自组织映射、自动编码器和受限玻尔兹曼机。我们还讨论了如何基于底层无监督架构构建深度置信网络和深度堆叠网络。
AI-智能·2024-01-16 10:13
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