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非监督学习
Python3入门机器学习之1.3监督学习,
非监督学习
,半监督学习和增强学习
Python3入门机器学习1.3监督学习,
非监督学习
,半监督学习和增强学习如果从机器学习算法本身进行分类,可分为监督学习,
非监督学习
,半监督学习和增强学习这四个大类。
_凡一
·
2020-07-11 20:18
Python3入门机器学习
AI学习笔记之——多臂老虎机(Multi-armed bandit)问题
上一篇文章简要介绍了一下强化学习,强化学习是一个非常庞大的体系,与监督学习和
非监督学习
相比,其广度和深度都大的多,涉及到很多经典的决策算法,对统计学知识有很高的依赖。
Hongtao洪滔
·
2020-07-11 17:06
机器学习概述
机器学习的框架流程大概分为以下三个步骤:机器学习大致可分为两类学习任务,分别为:监督学习(supervisedlearning)和
非监督学习
(unsupervisedlearning)。
loveliuzz
·
2020-07-11 11:38
机器学习
【吴恩达】机器学习课程第一周笔记
包括:1.分类问题:预测一个离散值输出2.回归问题:预测一个连续值的输出两个例子:房价预测、癌症诊断
非监督学习
定义:训练样本不含有标记(label)信息
litstockz
·
2020-07-11 06:59
机器学习
python库sklearn中的一些函数(更新ing...)
sklearn是python的重要机器学习库,其中封装了大量的机器学习算法,如:分类、回归、降维以及聚类;还包含了监督学习、
非监督学习
、数据变换三大模块。
dddmm123456
·
2020-07-11 04:21
各个大厂的机器学习平台概述
有三种主要类型的机器学习:监督学习、
非监督学习
和强化学习,所有这些都有其特定的优点和缺点。
aebdm757009
·
2020-07-11 01:42
sklearn库
本文是视频学习笔记监督学习(supervisedlearning):有数据和标签如classification,regression无/
非监督学习
(unspervisedlearning):只有数据没有标签
Mr-Cat伍可猫
·
2020-07-10 22:11
machine
learning
neural
network
第一次任务
1:机器学习的一些基本概念:根据训练数据是否拥有标记信息,学习任务可以分成“监督学习”和“
非监督学习
”两大类,分类和回归是前者的代表,聚类是后者的代表。
weixin_41948788
·
2020-07-10 10:28
机器学习-基本概念(转)
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,回归概念学习:人类学习概念:鸟,车,计算机定义:概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数例子:学习“享受运动
楚怀哲
·
2020-07-09 15:48
维度学习、度量学习
之所以将这三个放在一起,主要是在学习的时候,感觉他们之间有很大的关联,是一大类
非监督学习
,且其中的主要算法都可以从这几个学习方法的角度来解释。
RoyKuang07
·
2020-07-09 11:50
CV
基础数学
深度置信网络(Deep Belief Networks)DBN
DBN一、算法的功能深度置信网络(DeepBeliefNetworks)DBN算法是机器学习之神经网络的一种,既可以用于
非监督学习
,也可以用于监督学习。
夏天云子
·
2020-07-09 01:55
一个监督学习(极大似然分类)与
非监督学习
(K-means)的例子(matlab实现)
上遥感原理与应用的时候,老师给我们大致讲了一下遥感图像的地物分类问题,大致了解了一下机器学习方法在遥感影像处理方面的应用问题。下面将所做作业进行一个大致的总结:数据训练集一共四种:building、road、vegetation、water,分别对应标签1,2,3,4,测试集为unknown;数据为高光谱遥感影像数据,包含八个波段,需要对unknown进行逐像素的分类。数据链接如下:https:/
chi_mian
·
2020-07-08 18:42
算法
机器学习笔记 (1)-线性回归模型
参考资料《机器学习》-周志华《寒小阳机器学习讲义》-寒小阳《统计学习方法》-李航摘要机器学习包含监督学习、
非监督学习
、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。
yanwosky4
·
2020-07-08 05:42
机器学习
对抗样本的一些参考文章和笔记
资料收集博士答辩在Ian博士答辩时总结到’Generativemodelsusefulformissingvalueproblems’in2014.和
非监督学习
.解释maximumlikelihoodest
nemoyy
·
2020-07-07 17:10
Deep
Learning
Machine
Learning
机器学习——聚类(clustering):K-means算法(
非监督学习
)
1、归类聚类(clustering):属于
非监督学习
(unsupervisedlearning),是无类别标记(classlabel)2、举例3、K-means算法(1)K-means算法是聚类(clustering
loveliuzz
·
2020-07-07 14:55
机器学习
Deep Learning笔记之一:K-means特征聚类算法
非监督学习
:一些聚类算法聚类是数据挖掘中用来发现数据分布和隐含模式的一项重要技术,聚类分析是指事先不了解一批样品中的每个样品的类别或者其他的先验知识,而唯一的分类依据是样品的特征,利用某种相似性度量的方法
托沃斯-勒夫
·
2020-07-07 08:31
模式识别
深度学习
机器学习
数据挖掘
非监督学习
算法k-means原理及案例
1.k-means的步骤随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的新中心点(平均值)如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么结束,否则重新进行第二步过程2.apisklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8,init=‘k-means++’)
越奋斗,越幸运
·
2020-07-07 07:57
机器学习
机器学习
非监督学习
—k-means及案例分析
一、
非监督学习
无监督学习,顾名思义,就是不受监督的学习,一种自由的学习方式。
幸福清风
·
2020-07-06 20:03
机器学习
机器学习入门
秋招材料整理——聚类
将数据集分成k个“簇”2.学习向量量化(LVQ):假设数据样本带有类别标记3.高斯混合聚类:用概率模型表达聚类原型,簇划分由原型对应的后验概率确定三、层次聚类四、DBSCAN密度聚类:剔除异常数据一、性能度量
非监督学习
笨小孩k
·
2020-07-06 19:08
秋招
非监督学习
(Udacity学习笔记)
Udacity机器学习纳米工程师学位课程学习笔记part1.聚类部分:Udacity聚类部分重点介绍的是K-means聚类K-means聚类分为两个步骤:1.assign根据样本点离聚类中心点的远近将样本点进行分类(思考:如果是多分类问题,要怎样进行分类)2.optimization根据分类后的情况计算出每个类别的中心点位置,前一次的中心向本次的中心移动K-means的局限:同一个训练集训练出的模
witnessai1
·
2020-07-06 07:31
——机器学习——
吴恩达机器学习中文版笔记:异常检测(Anomaly Detection)
这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于
非监督学习
问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题。
weixin_34224941
·
2020-07-06 00:38
Deep Active Learning 深度主动学习
DeepActiveLearning最上方为监督学习,对面为
非监督学习
,之间包括增强学习、半监督学习、在线学习、主动学习。
weixin_30488313
·
2020-07-05 21:52
cv-笔记-主动学习active learning的思想
因此,从半监督学习到
非监督学习
的学习方法,以及弱标记或未标记的大规模数据都受到关注。但是,在数据量一定的情况下,半监督或无监督学习的性能仍然与全监督学习的性能有一定的差距。
风可。
·
2020-07-05 17:42
深度学习
机器视觉
监督学习与
非监督学习
监督学习(supervicedlearning):给一堆“正确的”(实际的)数据集来训练系统,并且要知道输入与输出之间是有关联的,对于输入与输出之间有人工的添加上不同的标签常见问题:回归问题(regressionproblem):预测的值应为连续型分类问题(classificationproblem):预测的值应为离散型无监督学习(unsupervicedlearning):对于给定的数据,没有人
马光98
·
2020-07-05 09:50
机器学习小白第一周自我总结
自己的总结机器学习第一周:线性回归监督学习和
非监督学习
,自己的理解是监督学习监督学习就像被人带着学习,给你很多的样本,用大量的样本建成一个模型,从而可以通过自己的数据用已经训练好的模型去预测接下来要发生的事
别看着我
·
2020-07-05 09:44
统计学习方法概论总结(一)
统计学习包括监督学习、
非监督学习
、半监督学习和强化学习。统计学习方法三要素--模型、策略、算法,对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用。
秦景坤
·
2020-07-05 02:38
统计学习方法
数据挖掘K-means算法
1K-means的相关描述K-means又叫K-均值算法,是
非监督学习
中的聚类算法。它将相似的对象归到同一簇中,簇内的对象越相似,聚类的效果就越好。
菜菜~
·
2020-07-04 22:05
数据挖掘经典算法
深度学习理解
你也学过了
非监督学习
,我们用它来把数据分成不同的组,挖掘出数据的隐藏结构。最后,你还学习了增强学习,我们试着建立一个模型使得它能够在环境中学习规则来最大化它的到的奖励。
重新出发_砥砺前行
·
2020-07-04 15:56
优达学城机器学习之--聚类(Cluster)
前言这章讲的其实是
非监督学习
。大多数情况下从现实世界获取的数据并不附有标记,通过
非监督学习
仍然可以从这些数据中有所收获。最基本的聚类算法,也是目前使用最多的聚类算法叫做K-均值(K-Means)。
辰辰沉沉大辰沉
·
2020-07-04 07:24
机器学习
从机器学习概论到房价回归预测
传统机器学习方法包含监督学习和
非监督学习
:监督学习:(训练模型使用的数据集有已知label,通常通过训练模型,使得预测值和真实值最小化);
非监督学习
:(么有已知的label,通过数
Marcus0521
·
2020-07-02 13:34
机器学习
Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯
Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯Udacity机器学习入门笔记1-朴素贝叶斯1.监督学习与
非监督学习
的区别2.决策面3.朴素贝叶斯3.1先验概率3.2条件概率3.3全概率公式3.4后验概率3.5
四脚猫
·
2020-07-02 12:15
Udacity机器学习
Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)
1.内容概要Introduction什么是机器学习监督学习
非监督学习
LinearRegressionw
marsggbo
·
2020-07-02 11:54
机器学习
笔记
机器学习快速入门:你必须知道的三大算法
监督学习vs
非监督学习
基本上,所有的机器学习问题都可以分为监督学习和
非监督学习
。在监督学习中,算法会获得一个数据库作为输入,我们也知道正确的输出该是什么样子。回归分析和分类问题都属于监督学习。
阿里云云栖号
·
2020-07-02 06:01
树模型(1)-入门指南
2016/04/complete-tutorial-tree-based-modeling-scratch-in-python/翻译时间:2017年4月翻译作者:FBeetle简介基于树的学习算法被认为是
非监督学习
方法中最好的并且是最常用的方法之一
TaoTao Yu
·
2020-07-02 02:54
Machine
Learning
gbdt
达观数据王文广:如何玩转自然语言理解和深度学习实践?
一、深度学习概述深度学习是从机器学习基础上发展起来的,机器学习分为监督学习、
非监督学习
以及强化学习三种类型。深度学习是在机器学习的基础上把特征抽取工作放到里面一起来完成的,直接实现了端到端的学习。
达观数据
·
2020-07-01 08:53
文本智能处理
机器学习:k-means算法(算法原理、k如何选择、初始点选择、优缺点)
k-means算法是无监督学习算法(
非监督学习
算法)。1.聚类聚类分析是没有划分类别的情况下,根据样本相似度进行样本分组的一种方法分监督学习算法。
AugustMe
·
2020-07-01 08:51
机器学习
解读!清华、谷歌等10篇强化学习论文总结
与常见的监督学习和
非监督学习
不同,强化学习强调智能体(agent)与环境(environment)的交互,交互过程中智能体需要根据自身所处的状态(state)选择接下来采取的动作(action),执行动作后
AMiner2006
·
2020-07-01 07:50
人工智能
机器学习实战(基于Scikit-Learn和TensorFlow)——第一章
文章目录机器学习的伟大之处机器学习系统的种类的分类方式监督式/
非监督学习
无监督式学习半监督式学习强化学习批量学习与在线学习批量学习在线学习基于实例与基于模型的学习基于实例的学习基于模型的学习机器学习的主要挑战坏数据训练数据的数量不足训练数据不具有代表性质量差的数据无关特征坏算法训练数据过度拟合训练数据拟合不足测试与验证交叉检验注机器学习的伟大之处对于那些现有解决方案需要大量手动调整或者是规则列表超
MJ-GOD
·
2020-07-01 03:26
和
TensorFlow)
sklearn构建K-means聚类模型以及使用FMI,轮廓系数法,Calinski-Harabasz评价模型
聚类分析是在没给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本划分的一种方法,属于
非监督学习
。
qwe_Jecisafg
·
2020-06-30 18:44
吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(20)13.聚类(Clustering)
那么,什么是
非监督学习
呢?在课程的一开始,我曾简单的介绍过
非监督学习
,然
geekxiaoz
·
2020-06-30 17:15
线性回归算法
本文不讨论监督学习、
非监督学习
等概念,主要回顾一下线性回归算法的实现。线性回归简单的说线性回归就是用直线去拟合数据,因此找出直线同时说明这条直线是最合适的就是线性回归要做的事情。
蓬莱定不远
·
2020-06-30 16:48
机器学习
线性回归
监督学习
深度学习
机器学习
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
白楚
·
2020-06-30 12:07
机器学习
阅读笔记
强化学习--综述1
强化学习、
非监督学习
、监督学习的关系 在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习,而在连接主义学习中,把学习算法分为三种类型,即
非监督学习
(unsupervisedlear
whitenightwu
·
2020-06-29 22:36
强化学习
K-means原理及Python实现
K-means方法是一种
非监督学习
的算法,它解决的是聚类问题。
wuxiaosi808
·
2020-06-29 21:29
机器学习
reinforcement learning
参考周莫烦的视频课程强化学习是
非监督学习
的例子,只给行为打分,机器自己想办法提高分数机器自动学习避开低分区强化学习需要自己学习获得标签,,然后类似
非监督学习
了以下是强化学习的一些算法强化学习分类:1、理不理解所在的环境
重新出发_砥砺前行
·
2020-06-29 20:13
统计学习方法——统计学习基础(一)
以方法为中心常用方法监督学习
非监督学习
半监督学习强化学习目标是对数据进行
你的名字5686
·
2020-06-29 19:09
机器学习
常见机器学习算法及其原理汇总(面试必备)
监督学习与
非监督学习
监督学习有训练集与测试样本,在训练中找规律,有目标值和特征值
非监督学习
没有训练集,只有一组数据,在组内寻找数据分类与聚类聚类分析是一种分类的多元统计分析方法。
小小争520
·
2020-06-29 14:47
用Gym学习强化学习之Policy Gradient
Cloudyyyyy@HIT兴趣方向:自然语言处理、人工智能目录什么是强化学习强化学习的问题要素Gym简介PolicyGradient实战总结参考1什么是强化学习强化学习在机器学习的应用分类里常常和监督学习和
非监督学习
并列
星之所望
·
2020-06-29 06:15
学习笔记
【机器学习】机器学习和深度学习概念入门(上)
文章目录1、人工智能、机器学习、深度学习三者关系2、什么是人工智能3、什么是机器学习4、机器学习之监督学习5、机器学习之
非监督学习
6、机器学习之半监督学习1、人工智能、机器学习、深度学习三者关系对于很多初入学习人工智能的学习者来说
一百个Chocolate
·
2020-06-29 05:05
机器学习
如何利用线性回归来建立收入预测模型?
机器学习包含监督学习、
非监督学习
、以及强化学习三大部分。监督学习又分为分类和回归两大类。线性回归模型就属于监督学习里的回归模型。
千寻的朋友
·
2020-06-29 04:43
量化交易
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