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非监督学习
HMM学习笔记(二):监督学习方法与Baum-Welch算法
在前面讲了概率计算问题:前后向算法推导,这里接着讲学习问题,即求模型λ=(π,A,B)\lambda=(\pi,A,B)λ=(π,A,B)的参数,以下分为监督学习和
非监督学习
来讲学习算法。
成都往右
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2020-09-13 12:16
机器学习
机器学习中回归模型的设计
一、背景在机器学习的范畴中,回归是放在监督学习模块中(机器学习分为:监督学习/
非监督学习
/半监督学习/深度学习)。
LittleDorcas
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2020-09-12 21:30
回归模型
机器学习
自监督学习(Self-supervised Learning)的深刻理解
自监督学习与监督学习、
非监督学习
的关系样本特征在学习过程中至关重要。在简单的数据挖掘任务中,重要的数据特征是人工设计的。这些功能通常称为Hand-craftedfeatures。
八亩田
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2020-09-12 06:11
深度学习
吴恩达机器学习课程-作业8-异常检测和推荐系统(python实现)
MachineLearning(Andrew)ex8-AnomalyDetectionandRecommenderSystems椰汁笔记Anomalydetection这是也是一个
非监督学习
算法异常检测做什么
生榨的椰汁
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2020-09-12 04:40
Machine
Learing(Andrew)
机器学习
如何踏上数据科学、人工智能和机器学习的自学之路?
机器学习的知识体系包含数学、编程语言、监督学习、
非监督学习
、深度学习等,同时还包括多种工具和框架的应用。由于人工智能的发展,机器学习越来越受到大家的追捧。
weixin_38753103
·
2020-09-11 11:29
scikit-learn 实战之
非监督学习
4
主成分分析(PCA降维)一、实验介绍1.1实验内容
非监督学习
(英语:Unsupervisedlearning)是机器学习中十分重要的一个分支。
oxuzhenyi
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2020-09-11 02:22
实验楼课程
机器学习
机器学习入门笔记
机器学习入门笔记主要资料:莫烦python机器学习教程机器学习可以分为:监督学习(大量有标签样本)
非监督学习
(无标签样本,自行学习、总结)半监督学习(少量有标签、大量无标签样本)强化学习(总结经验)遗传算法
Chenlock Holmze
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2020-09-10 17:03
学习笔记
ML
机器学习入门 笔记(二) 机器学习基础概念
第二章机器学习基础概念1、机器的数据2、机器学习的主要任务3、监督学习和
非监督学习
4、批量、在线学习、参数、非参数学习5、哲学思考6、环境的搭建1、机器的数据我们以鸢尾花的数据为例。
砖厂小连
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2020-09-10 17:24
机器学习
监督学习与
非监督学习
目前为止,由神经网络模型创造的价值基本上都是基于监督式学习(SupervisedLearning)的。监督式学习与非监督式学习本质区别就是是否已知训练样本的输出y。在实际应用中,机器学习解决的大部分问题都属于监督式学习,神经网络模型也大都属于监督式学习。
逍遥自在017
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2020-08-25 07:58
从统计学中学习机器学习的基本知识梳理
从统计学中学习机器学习的基本知识梳理前言:本文从统计学入手,梳理统计学中机器学习的基本知识,从概念和思想上理解统计学的基础以及监督学习,
非监督学习
,半监督学习和强化学习。
Mekeater
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2020-08-25 04:26
机器学习
《强化学习》 第一讲 简介
具体来说,机器学习分为:监督学习,
非监督学习
,强化学习。
hoohaa_
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2020-08-25 01:34
机器学习之基本概念&深度学习介绍
一、机器学习基本概念1.基本概念:训练集、测试集、特征值、监督学习、
非监督学习
、半监督学习、分类、回归。我们先熟悉一下这些概念,在后面的例子中会一一明确。
谨慎卑微的野心家
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2020-08-24 22:33
异常检测
转载自:http://www.ryanzhang.info/archives/12741异常检测(AnomalyDetection)异常检测是一个
非监督学习
算法,用于发现可能不应该属于一个已定义的组中的数据
公众号:数海星辰
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2020-08-24 03:34
算法学习
7. 主成分分析 PCA
pan.baidu.com/s/1bKDYAahtml版本下载:https://pan.baidu.com/s/1o7H7DsI 主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)属于
非监督学习
n不正
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2020-08-24 01:48
机器学习
深度学习笔记(九)AutoEncoder自动编码器
前面的神经网络都是是基于监督的网络,这一章节主要是介绍
非监督学习
网络,原理很简单,自己学习,然后将学习的内容反过来生存初始状态,然后对比,×自动编码器是一种尽可能复现输入信号的神经网络×自动编码器必须获取到代码输入数据的最主要的因素
陈奉刚的笔记
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2020-08-24 00:31
深度学习
HMM(Hidden Markov Model)
HMM的参数统一定义:HMM举例HMM的3个基本问题概率计算问题定义:前向概率-后向概率前向算法后向算法前后向关系单个状态的概率:两个状态的联合概率期望学习问题监督学习方法Baum-Welch算法(
非监督学习
方法
SunChao3555
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2020-08-23 23:29
ML
Paragraph Vector学习文章特征及其在Gensim和Tensorflow上的编写以及应用
原文Paragraph2vec是一种
非监督学习
方式,输入为文本,输出则是文本对应的向量表示。连续分布式向量表示。文本可以是可变的长度(对应于sentence及documents)。
binglingzy666
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2020-08-23 04:20
基于世界模型的深度强化学习
DaH和LSTM的发明人在今年五月提出了基于
非监督学习
训练大规模RNN,用于表征世界模型,并针对强化学习框架设计了智能体架构和简
红豆家的白楚先森
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2020-08-23 04:48
当我们说数据挖掘的时候我们在说什么
开头下定语:统计学习现在市面上谈论到的数据挖掘基本上都是基于统计学习的监督学习或
非监督学习
问题。尤其以监督学习应用面更广。
力谱云
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2020-08-22 09:06
统计学习
数据挖掘
分类算法
监督学习
机器学习的核心要素
二、机器学习和监督学习机器学习包括监督学习和
非监督学习
。监督学习是指在因变量y确定的情况下的学习,而
非监督学习
则是y未确定的情况下的学习。监督学习可以大致分为预测和分类两种类型。预测用于因变
吴跃前
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2020-08-22 09:19
机器学习
review2:机器学习基础
review2:机器学习基础第二章机器学习基础2.1大话理解机器学习本质2.2各种常见算法图示2.3监督学习、
非监督学习
、半监督学习、弱监督学习?2.4监督学习有哪些步骤2.5多实例学习?
RipperAaron赵冠智
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2020-08-22 04:33
AI
OpenCV中的KMeans算法介绍与应用
从学习方法上来说,KMeans属于
非监督学习
方法即整个学习过程中不需要人为干预
weixin_33881041
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2020-08-22 03:47
统计学习方法概论
统计学习方法1.监督学习(分类、回归)学习一个模型,使模型能够对任意给定的输入,与其相应的输出做一个好的预测常用算法:NaiveBayes、KNN、SVM、决策树、提升方法Adaboosting、神经网络等2.
非监督学习
AIHENJIANDAN
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2020-08-21 21:54
《统计学习方法》第一章总结
eg:浏览器中的网页,英语文章等统计学习分为:监督学习
非监督学习
半监督学习强化学习监督学习与
非监督学习
的区别在于是否有用于学习的训练数据。即监督学习是要先
哈特谢普苏特
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2020-08-21 20:16
统计学习方法
监督学习之我见
统计学习的方法是基于数据构建统计模型,从而对数据进行预测与分析,统计学习由监督学习、
非监督学习
、半监督学习和强化学习等组成。
机器学习算法入门
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2020-08-21 20:14
非监督学习
初探
导读
非监督学习
,就如同字面意思,没有人监督的,也就是机器自学。
非监督学习
的定义现实生活中常常会有这样的问题:缺乏足够的先验知识,因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。
ordinary_brony
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2020-08-21 20:11
机器学习
机器学习
统计学习方法第一章总结
2、统计学习由监督学习(supervisedlearning)、
非监督学习
(unsupervisedlearning)、半监督学习(semi-supervisedlearning)、强化学习(reinforcementlearning
livenmlts
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2020-08-21 19:05
机器学习心得总结:
机器学习的任务:监督学习(分类和回归)机器学习方法分类:监督学习、
非监督学习
、半监督学习、增强学习。
chpryw
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2020-08-21 18:07
机器学习
生成对抗网络理论模型和应用综述
深度学习包括监督学习、
非监督学习
和半监督学习。生成对抗网络GANs已经成为
非监督学习
中重要的方法之一,其相对于自动编码器和自回归模型等
非监督学习
方法具有能充分拟合数据、速度较快、生成样本更锐利等优点。
zouzou0301
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2020-08-21 08:33
《Reinforcement Learning: An introduction》第一章
目录介绍1.1强化学习(ReinforcementLearning)强化学习的特征与监督学习(supervisedlearning)的区别与
非监督学习
(unsupervisedlearning)的区别难点与挑战
cherish_f
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2020-08-21 03:30
reinforcement
learning
机器学习(一)
机器学习(一)1.基本概念训练集,测试集,特征值,监督学习,
非监督学习
,半监督学习,分类,回归2.概念的学习:人类学习的概念:鸟,车,计算机定义:概念学习是指从某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数
xulimessage
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2020-08-21 02:49
机器学习
模糊动态聚类之python实现
模糊动态聚类聚类过程:1.数据标准化(建立模糊矩阵),最大值标准化法,平移——极差变换2.建立模糊相似矩阵3.聚类(求动态聚类图)模糊动态聚类主要用于
非监督学习
的聚类分析,假设样本数据为n*m维(共有n
积跬步___至千里
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2020-08-21 00:56
love_python
python
数据
PyTorch Autocoder
神经网络也能进行
非监督学习
,只需要训练数据,不需要标签数据.自编码就是这样一种形式.自编码能自动分类数据,而且也能嵌套在半监督学习的上面,用少量的有标签样本和大量的无标签样本学习.更多可以查看官网:*
Jancd
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2020-08-20 20:17
翻译:《Data Science for Business》
BusinessProblemsandDataScienceSolutions(业务问题以及数据科学方案)P24-P27SupervisedVersusUnsupervisedMethods监督学习和
非监督学习
方法
口苗斯基
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2020-08-20 14:37
关键词提取综述
关键词提取一般有两个阶段,第一阶段是生成关键词候选集,第二阶段是采用监督学习或者
非监督学习
算法来选择关键词。1.生成关键词候选集(1).去除停用词(2).只提取指定词性的词,例如,名词、形容
蜡笔大龙猫
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2020-08-20 06:47
机器学习算法
统计学(一)
1.统计学分为监督学习,
非监督学习
,半监督学习和强化学习2.方法=模型+决策+算法3.输入变量与输出变量均为连续变量的称为回归问题;输出变量为有限个离散量的称为分类问题;输入输出均为变量序列的称为标注问题
KasenBob
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2020-08-20 02:12
大数据
2.3 机器学习概念 -方法分类
机器学习的方法分类监督学习
非监督学习
半监督学习增强学习1.监督学习含义:给机器训练的数据,有了"标记"或者答案下列算法为监督学习KNN线性回归和多项式回归逻辑回归SVM决策树与随机森林2.
非监督学习
含义
ruihan_xia
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2020-08-19 08:12
Deep Learning论文笔记之(三)单层
非监督学习
网络分析
DeepLearning论文笔记之(三)单层
非监督学习
网络分析
[email protected]
://blog.csdn.net/zouxy09自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样
zouxy09
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2020-08-19 06:50
机器学习
Deep
Learning
计算机视觉
k-meas算法
k-means&KNNk-means与kNN虽然都是以k打头,但却是两类算法——kNN为监督学习中的分类算法,而k-means则是
非监督学习
中的聚类算法;二者相同之处:均利用近邻信息来标注类别。
yaochuyi
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2020-08-18 18:15
机器学习系列
算法总结
机器学习快速入门
概率论的基本知识有一定了解有一定编程基础(最好是Python)学习目标理解机器学习的概念、原理、常用算法学会对原始数据的预处理学会使用Python语言和相关的机器学习库学会使用常用算法和应用框架解决实际问题课程安排基本介绍基本概念监督学习
非监督学习
涤生(bluez)
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2020-08-18 17:51
数据科学入门到精通
Standford机器学习 聚类算法(clustering)和
非监督学习
(unsupervised Learning)
聚类算法是一类
非监督学习
算法,在有监督学习中,学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界,训练数据是给定标签的,要么属于正类要么属于负类。
weixin_33751566
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2020-08-18 17:10
人工智能
数据结构与算法
机器学习(9)-- 聚类-cluster
聚类算法聚类算法是一种
非监督学习
算法,根据数据集的分布特征,将其聚集为相互比较近的多个集合,集合的数量通常指定。
hyl-ocean
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2020-08-18 16:03
机器学习
机器学习基础
学习目标理解机器学习的基本概念学会对原始数据进行抽象处理会使用python的机器学习相关库对常见的算法有个基本认识课程内容机器学习基本概念监督学习(分类、回归)
非监督学习
###2、机器学习概念多领域交叉学科
Li_GaoGao
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2020-08-18 15:53
深度学习之点滴
聚类分析学习
聚类是
非监督学习
的一种形式,它将一个观测集(即数据点)按相似度的大小进行分类,将最相似的数据点划分在一类。
guuuuu
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2020-08-18 14:53
机器学习
K-Means Algorithm
K-Means算法是一种聚类(Clustering)算法,属于
非监督学习
算法(UnserpvisedLearning)的一种,它可以根据数据的分布特典自动对数据进行分类。
码字猴
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2020-08-18 14:46
Machine
Learning
聚类(Clustering): K-means算法
聚类(Clustering):K-means算法1.归类:聚类(clustering)属于
非监督学习
(unsupervisedlearning)无类别标记(classlabel)3.K-means算法:
Moelimoe
·
2020-08-18 13:31
8.1 聚类(Clustering):K-means算法
1.归类:聚类(clustering)属于
非监督学习
(unsupervisedlearning)无类别标记(classlable)2.举例:3.K-means算法:3.1Clustering中的经典算法
一直特立独行的猫1994
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2020-08-18 13:47
人工智能
机器学习
统计学习基础内容
###概述###统计学习:即统计机器学习,往往指现在提及的机器学习**统计学习目的:**通过已知数据,对未知数据进行预测和分析统计学习类别:监督学习(本书主要内容);
非监督学习
;半监督学习;强化学习等统计学习三要素
进军编程
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2020-08-17 15:06
统计学习方法
统计学习方法第一章笔记——统计学习方法概论
1.3统计学习的方法 主要有监督学习,
非监督学习
,半监督学习,强化学习。本书主要讨论监督学习。1.4统计学习三要素:模型、策略和算法。
八月夏凉
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2020-08-17 15:45
笔记
强化学习(一):简单的DQN理解
强化学习(reinforcementlearning)是一种介于监督学习和
非监督学习
之间的特殊任务。它并非像监督学习一样对于每一个数据都有着明确的标记信息,也不像无监督学习那样全无标记信息。
Turing1996
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2020-08-17 15:17
强化学习
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