非监督学习第5页

算法梳理（一）线性回归原理及实现

算法梳理（一）线性回归原理及实现机器学习相关概念监督学习非监督学习泛化能力过拟合和欠拟合交叉验证线性回归算法原理最小二乘法优化方法线性回归衡量方式数据归一化scikit-learn中的参数详解参数内置属性

面朝大海zyp·2023-01-16 00:10

Sklearn参数详解—聚类算法

总第115篇前言聚类是一种非监督学习，是将一份给定数据集划分成k类，这一份数据集可能是某公司的一批用户，也可能是某媒体网站的一系列文章，如果是某公司的一批用户，那么k-means做的就是根据用户的表现对用户的分类

俊红的数据分析之路·2023-01-15 23:17

一致性聚类

非监督学习的一致性聚类类似于监督学习的中的集成学习（顾名思义，就是将多个单一模型进行组合，最后形

纵深·2023-01-15 19:53

用强化学习玩《超级马里奥》

强化学习是如何起作用的机器学习可以分为三类:监督学习、非监督学习和强化学习。在监督学习中，模型被赋予一个训练数据集，该数据集包含输入和输出(标签)。它从

·2023-01-13 17:36

【机器学习 - 1】：knn算法

文章目录机器学习的概念和基础knn算法的实现过程封装knn算法总结机器学习的概念和基础机器学习可以两类任务：分类任务和回归任务以机器学习本身来进行分类可分为：监督学习非监督学习半监督学习增强学习监督学习

街三仔·2023-01-13 08:24

标签传播算法

标签传播算法（LabelPropagation）及Python实现[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09众所周知，机器学习可以大体分为三大类：监督学习、非监督学习和半监督学习

class_brick·2023-01-13 00:32

机器学习系列-- 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。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，举一个例子吧：假想你是一个飞机引擎制造商

已退游，勿扰·2023-01-12 20:49

【图像分割】基于ISODATA算法实现视网膜血管分割提取附matlab代码

1简介基于统计模式识别中非监督学习动态聚类算法ISODATA算[1],将彩色图像(RGB空间)中由像素的R、G、B分量组成的三维矢量看作待分类的模式样本,定义相似度函数作为类间合并和分裂的依据,通过设定初始参数进行迭代

matlab科研助手·2023-01-12 16:16

特征解耦,torch.cumprod(),np.random.seed(),plt.scatter

在这篇paper中，非监督学习通过使用连续的和离散的隐含因子来学习可分解的特

weixin_44040169·2023-01-12 07:25

机器学习算法_MATLAB机器学习：机器学习算法的分类

(2)非监督学习:这类算法只需一系列样本点的输入,不需要样本事先标注出对应的输出。算法学习的信息能够构建一个描述

weixin_39803552·2023-01-11 20:59

matlab gradient_MATLAB机器学习：机器学习算法的分类

(2)非监督学习:这类算法只需一系列样本点的输入,不需要样本事先标注出对应的输出。算法学习的信息能够构建一个描述

weixin_39770592·2023-01-11 20:59

机器学习与深度学习入门介绍1

1.机器学习（MachineLearning,ML)1.0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1.1概念：多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科

yaohuan2017·2023-01-11 19:42

专访微软邓力：语音识别与非监督深度学习、增强学习、词嵌入、类脑智能

着眼于端到端建模和训练，邓力介绍了输出端和输入端的进展，迁移学习、增强学习、非监督学习在语音识别领域的应用现状和前景，并解释了他对非监督学习的独特理解，

周建丁·2023-01-11 10:59

强化学习：训练加速技巧

文章目录什么会导致训练慢庞大的探索空间模型的训练经验的积累智能体-环境交互相应的加速对策加速搜索利用状态空间的对称性规则启发广义策略迭代ϵ\epsilonϵ-贪婪策略规则引导和启发加速模型训练加速经验积累加速交互相比于监督学习和非监督学习

哈喽十八子·2023-01-08 14:57

数据仓库与数据挖掘——模型评估指标

在机器学习领域是一种特定的矩阵用来呈现算法性能的可视化效果，通常是监督学习（非监督学习，通常用匹配矩阵：matchingmatrix）。其每一列代表预测值，每一行代表的是实际的类别。

LiuXin67X·2023-01-08 12:16

【深度学习实战】从零开始深度学习（五）：生成对抗网络——深度学习中的非监督学习问题

参考资料：《PyTorch深度学习》（人民邮电出版社）第7章生成网络PyTorch官方文档廖星宇著《深度学习入门之Pytorch》第6章生成对抗网络其他参考的网络资料在文中以超链接的方式给出目录1.生成模型（GenerativeModel）1.1自编码器（Autoencoder）1.2变分自编码器（VariationalAutoEncoder，VAE）2.生成对抗网络（GenerativeAdve

喵木木·2023-01-08 11:02

机器学习_第四天（非监督学习+思维导图）

文章目录1、非监督学习（无目标值）1.1k-means聚类API1.2Kmeans性能评估指标1.2.1KmeansAPI1.3Kmeans总结2、机器学习基础--思维导图1、非监督学习（无目标值）k-means

迷茫中奋斗·2023-01-08 10:49

机器学习中的优化问题

参考书：MLAPP机器学习中，从监督学习到非监督学习、从线性回归到聚类降维，最终都转化成求解一个优化问题。

刘志赫的猫·2023-01-08 10:55

统计学习方法：第一章统计学习及监督学习概论

1.1统计学习统计学习包括：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习统计学习(statisticallearning)是关千计算机基千

xiao52x·2023-01-08 10:22

《统计学习方法》第一章统计学习方法概论

目录目录一、交叉验证1.1简单交叉验证1.2S折交叉验证1.3留一交叉验证二、生成模型与判别模型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，本书主要讨论的是监督学习。

Charlie_1541·2023-01-08 10:51

《统计学习方法》学习笔记之第一章：统计学习方法概论

1.1统计学习1.统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提2.统计学习主要分为：监督学习（supervisedlearning）非监督学习（unsupervisedlearning

li_il·2023-01-08 10:49

隐马尔可夫模型（HMM）的MATLAB实现——Baum-Welch算法

Baum-Welch算法用来对隐马尔可夫模型的参数进行学习，Baum-Welch算法是EM算法的一种特例，属于非监督学习算法，下边第一部分程序的迭代次数为1的算法代码，其中调用了计算中所需要的两个变量Gamma

wangxhhtc·2023-01-07 03:52

梳理机器学习常用算法（含深度学习）

机器学习的任务主要分为三类：监督学习非监督学习强化学习监督学习是指在训练过程中，模型是根据给定的输入和输出标签来学习的。

算法channel·2023-01-06 11:42

生成对抗网络gan原理_GAN对抗生成神经网络--全面理解

目录•生成与判别•生成模型:贝叶斯、HMM到深度生成模型•GAN对抗生成神经网络•DCGAN•ConditionalGAN•InfoGan•WassersteinGAN非监督学习及GAN•非监督学习：训练集没有标注

weixin_39771614·2023-01-05 21:34

Unity的ml-agent学习

学习资源精讲blog0.导学知识ML主要包括监督学习、非监督学习和增强学习三种范式强化学习reinforcementlearningpdf电子书Unity的ml-agent，还必须知道Unity到底怎么玩

ChangeWfafa·2023-01-05 00:32

python+Scikit-Learn线性回归及损失函数

python+Scikit-Learn线性回归及损失函数环境：(ubuntu18.04LTS)Anaconda3+python3.7.4+Scikit-Learn一、线性回归监督学习机器学习主要分为监督学习、非监督学习和强化学习

Lihoon. AI·2023-01-04 14:26

聚类算法(Clustering Algorithms)之层次聚类(Hierarchical Clustering)

在之前的系列中，大部分都是关于监督学习（除了PCA那一节），接下来的几篇主要分享一下关于非监督学习中的聚类算法（clusteringalgorithms）。

weixin_1822045735·2023-01-04 08:58

聚类 | 超详细的性能度量和相似度方法总结

非监督学习与监督学习最重要的区别在于训练数据是否包含标记数据，在机器学习开发的工作中，往往包含了大量的无标记数据和少量的标记数据，非监督方法通过对无标记训练样本的学习来发掘数据的内在规律，为进一步的数据分析提供基础

风度78·2023-01-03 17:36

机器学习算法之监督学习与非监督学习

回归问题：预测连续的输出值；回归一词是指这样的事实，我们预测一个真正的值输出线性回归：分类问题：预测一个离散的输出值1非监督学习：我们让计算机自已学习非监督学习是指：没有标签这一概念，所有的数据都

FAST＆·2023-01-03 09:29

每天五分钟机器学习：非监督学习算法之异常检测算法是什么？

本文重点异常检测问题，这是机器学习的一个常见的应用，它虽然主要用于非监督学习问题，但是从某些角度来看的话，它又类似于一些监督学习的问题。异常检测是什么？

幻风_huanfeng·2023-01-03 09:58

机器学习基础第一章机器学习概述

一机器学习概述1.1统计学习1学习方法监督学习，非监督学习，半监督学习2统计学习三要素模型，策略，算法1.2监督学习1基本概念输入、输出空间，特征空间，假设空间2监督学习过程1.3模型评估与选择1训练误差与测试误差

zc02051126·2023-01-03 09:57

自监督学习对比学习了解

首先介绍一下到底什么是SSL，我们知道一般机器学习分为监督学习，非监督学习和强化学习。而self-supervi

hn_lgc·2023-01-02 10:25

机器学习理论基础

机器学习理论基础定义种类监督学习(SupervisedLearning)传统的监督学习（TraditionalSupervisedLearning）非监督学习(UnsupervisedLearning)

愤怒的西瓜君·2023-01-02 07:10

机器学习算法介绍

根据学习任务的不同，我们可以将机器学习分为监督学习、非监督学习、强化学习三种类型，而每种类型又对应着一些算法。各种算法以及对应的任务类型接下来就简单介绍几种

三街石龟·2023-01-01 14:59

人工智能导论——机器学习的基本概念

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，分裂，回归2、概念学习：人类学习概念（婴儿）：鸟，狗；车，房子；黑匣子和计算机定义：概念学习是指从有关某个布尔函数（是或否）的输入输出训练样例中推断出该布尔函数

wang_chao118·2022-12-31 17:17

MATLAB编写自己的BP神经网络程序

1.22非监督学习：事先没有样本，直接对数

云漂·2022-12-31 17:46

弱监督学习笔记

小白笔记关于机器学习弱监督学习弱监督学习的分类不完全监督——部分标注不精确监督——数据标注太笼统，不够精细不准确监督——数据标注存在错误关于机器学习监督学习是机器学习的一个分支，机器学习包括监督学习（supervisedlearning）和非监督学习

一毫peu·2022-12-30 01:13

弱监督学习 weakly supervised learning 笔记

周志华ABriefIntroductiontoWeaklySupervisedLearning2018引言在机器学习领域，学习任务可以划分为监督学习、非监督学习。

糖小豆子·2022-12-30 00:30

【数据挖掘】

1、哪些算法是监督学习还是非监督学习？

TM 2.0·2022-12-29 17:53

Unsupervised Pre-Training of Image Features on Non-Curated Data论文研读

目前大多数非监督的特征学习的数据集一般都是小且经过精挑细选的,比如说ImageNet,因为评估transfertask的时候使用non-curated的原数据会降低特征的质量.这篇文章的目的就是去研究在non-curated的数据下的非监督学习的方式

ML_NI_CSU·2022-12-29 02:35

主成分分析：PCA的思想及鸢尾花实例实现

主成份分析算法PCA非监督学习算法PCA的实现：简单来说，就是将数据从原始的空间中转换到新的特征空间中，例如原始的空间是三维的(x,y,z)，x、y、z分别是原始空间的三个基，我们可以通过某种方法，用新的坐标系

瞳瞳瞳呀·2022-12-27 15:14

DC-GAN：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks(2015)简述：目前CNN已经在有监督学习中取得成功，本文提出的DCGANs希望能够帮助弥补CNNs在监督学习的成功和非监督学习方面之间的差距

用GAN得有GPU·2022-12-25 19:09

5折交叉验证_机器学习理论大会战——模型交叉验证

对于非监督学习算法，我们前面就曾介绍过，很难对它们开展一个定量的评估工作，因为它们并不清楚最终要学习到的知识是什么，进而也就缺乏评价的基础。最实际的评估办法就是人工评

weixin_39677870·2022-12-24 23:59

K近邻法(KNN)与k-Means的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

大数据狂人·2022-12-24 11:04

KNN分类（K近邻）与K-Means聚类（K均值）的区别

KNNK-Means目的是为了确定一个点的分类目的是为了将一系列点集分成k类KNN是分类算法K-Means是聚类算法监督学习，分类目标事先已知非监督学习，将相似数据归到一起从而得到分类，没有外部分类训练数据集有

求知者_123·2022-12-24 11:01

数据分析｜透彻地聊聊k-means聚类的原理和应用

K-Means是一种非监督学习，解决的是聚类问题。K代表的是K类，Means代表的是中心，你可以理解这个算法的本质是确定K类的中心点。当你找到了中心点，也就完成了聚类！

Sim1480·2022-12-24 11:31

kmeans算法中的sse_聚类算法的评估指标

在学习聚类算法得时候并没有涉及到评估指标，主要原因是聚类算法属于非监督学习，并不像分类算法那样可以使用训练集或测试集中得数据计算准确率、召回率等。那么如何评估聚类算法得好坏呢？

Joanne zz·2022-12-24 01:48

Chapter-1 The Machine Learning Landscape —— 《Hands On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorF...

解决传统具体编程难以解决的问题发现隐藏的关联，更好地理解问题机器学习的不同类型训练是否需要人类监督监督学习分类回归非监督学习聚类

banglu2731·2022-12-23 15:25

2022吴恩达机器学习课程——第三课（非监督学习）

注：参考B站视频教程视频链接：【(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】写在前面：文章只是为了记录学习课程的整个过程，方便以后查漏补缺，方便找到对应章节，希望看到这篇文章的同学能够认真的看一遍视频教程，会有很大收获！上一篇：2022吴恩达机器学习课程——第二课（神经网络）文章目录第一周一、学习路线二、K-means算法三、异常检测第二周一、协同过滤算法二、协同过滤算

now_try_·2022-12-23 12:35

机器学习复习

2、机器学习的过程、框架模型、策略、算法3、机器学习分类按照训练数据是否有标记信息监督学习：回归问题、分类问题有标记非监督学习：聚类问题无标记监督学习非监督学习线性回归聚类算法对数几率回归原型聚类（k均值

preferece·2022-12-23 01:55

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