非监督学习第7页

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

·2022-12-01 11:40

机器学习入门（九）：非监督学习：5种聚类算法+2种评估模型

FrenchOldDriver·2022-12-01 10:45

统计学习方法——机器学习和统计学习

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。2．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。

小陈phd·2022-11-30 20:57

《统计学习方法》

统计学习由监督学习（supervisedlearning）、非监督学习（unsupervisedlearning）、半监督学习（sem

README.·2022-11-30 20:49

十五、非监督学习

\qquad监督学习和非监督学习的本质区别在于，数据集是否是带有“标签”的，当数据集是有标签的，则属于监督学习的范畴；当数据集没有标签，则属于非监督学习的范畴，如聚类算法就属于非监督学习的范畴。

Dragon Fly·2022-11-30 11:58

一文读懂主成分分析（PCA）

主成分分析，即PrincipleComponentAnalysis(PCA)，是一种传统的统计学方法，被机器学习领域引入后，通常被认为是一种特殊的非监督学习算法，其可以对复杂或多变量的数据做预处理，以减少次要变量

数据分析v·2022-11-30 06:47

第六天：机器视觉-深度学习

监督学习和非监督学习都可以用来训练人

爱编程的小懒·2022-11-29 23:25

java xgboost 安装_xgboost安装与原理

2、原理说明说明：监督学习与非监督学习监督学习是根

AY05·2022-11-29 20:22

基于深度学习的医学图像配准综述

文章目录引言一、配准分类1、监督学习2、非监督学习二、相关问题1、分块2、输入输出3、刚体配准4、评价指标5、与传统方法比较6、时间成本比较三

zlinzju·2022-11-29 09:39

autoencoder自编码器原理以及在mnist数据集上的实现

Autoencoder是常见的一种非监督学习的神经网络。

Cy_coding·2022-11-29 09:31

第1关：机器学习类型

相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：监督学习；非监督学习；强化学习。

畜牧当道·2022-11-29 08:29

【头歌】神经网络学习之机器学习基础

D、非监督学习的结果具有不确定性。【答案】AC2、下列关于回归和分类问题的说法错误的是：A、回归问题的输出y为离散的类别标记或者数值。B、分类问题的主要手段为概率计算。C、支持向量机解决的是回归问题。

MQiyirs·2022-11-29 07:24

强化学习简介

二、强化学习特性1.与监督学习和非监督学习比较（1）监督学习：学习的数据都有labels。常用于回归、分类问题。（2

脑瓜嗡嗡0608·2022-11-28 21:51

【无标题】

2.2机器学习的原理三、监督学习、非监督学习、强化学习3.1监督学习3.2非监督学习3.3强化学习四、机器学习实操的7个步骤五、16种经典机器学习算法一、机器学习、人工智能、深度学习是什么关系？

临渊——摸鱼·2022-11-28 14:03

每天五分钟机器学习：机器学习之非监督学习中的聚类算法的介绍

本文重点我们学习了线性回归，逻辑回归，神经网络，支持向量机，这几个算法都是监督学习算法，它们都是学习有标签的数据，现在学习非监督学习算法，我们要让计算机学习无标签数据，我们拿到的数据是这样的：数据并没有分为

幻风_huanfeng·2022-11-28 10:34

机器学习1综述

文章目录一、综述学习环境：二、机器学习方法的分类1、监督学习；2、非监督学习；3、半监督学习；4、增强学习；三、机器学习方法分类2、批量学习（离线学习）BatchLearing；3、参数学习；4、非参数学习

淅淅同学·2022-11-28 07:24

机器学习入门课程学习笔记（斯坦福吴恩达）（上篇）

文章目录一、简介1.1什么机器学习1.2监督学习（SupervisedLearning）1.3非监督学习（UnsupervisedLearning）二、模型和代价函数（ModelandCostFunction

iioSnail·2022-11-27 10:00

机器学习笔记（参考吴恩达机器学习视频笔记）12_聚类

非监督学习中，需要将无标签的训练数据输入到一个算法，此算法可以找到这些数据的内在结构。一个能够根据数据的内在结构，将它们分成几个不同的点集（或簇）的算法，就被称为聚类算法。

Gary.fu·2022-11-27 08:43

深度学习框架PyTorch一书的学习-第七章-生成对抗网络(GAN)

参考：https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0/chapter7-GAN生成动漫头像GAN解决了非监督学习中的著名问题：给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本生成对抗网络的网络结构如下图所示

weixin_33768481·2022-11-26 14:45

自编码器网络

自编码器（autoencoder,AE）是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs），其功能是通过将输入信息作

猪猪的菜牙·2022-11-26 14:55

python安装sklearn_1. Sklearn —— 简介+安装

（数据+标签）b.非监督学习unsupervisedlearning;c.半监督学习semi-supervisedlearning;用少量有标签样本+大量无标签样本进行分类。

weixin_39855568·2022-11-26 08:29

机器学习十大算法案例

机器学习十大算法与案例实现监督学习1.线性回归2.逻辑回归3.神经网络4.SVM支持向量机5.K邻近6.贝叶斯7.决策树8.集成学习(Adaboost)非监督学习9.降维—主成分分析10.聚类分析监督学习

Sais_Z·2022-11-25 09:05

一文搞定！！！多智能体强化学习的前世今生

推进文章：多智能体强化学习路线图(MARLRoadmap)转载总结链接：从0开始强化学习——强化学习的简介和分类多智能体强化学习笔记01马尔科夫决策过程1.强化学习简介1.1强化学习概念强化学习与监督学习、非监督学习都属于机器学习

kaohoooo·2022-11-25 08:04

VAE生成模型（附VAE实现mnist代码）

本文是在基于此博客上的转载，如有讲述不清楚的地方，推荐原博客【学习笔记】生成模型——变分自编码器自编码器AE自编码器是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络，其功能是通过将输入信息作为学习目标

其实也很简单·2022-11-24 20:49

机器学习回归（regression）——线性回归（Hung-yi Lee）

文章目录前言回归三步走Step1defineasetoffunctionStep2goodnessoffunctionStep3pickthebestfunction实验结果分析前言机器学习可简单分为监督学习和非监督学习

nanyidev·2022-11-24 19:39

数学建模笔记——K-means聚类(python实现)

一、K-means简介K-means是机器学习中常见的一种非监督学习分类算法，主要是对一个不带标签的数据集进行相似性分析，进而将其分成若干类。

SwayDy_水滴·2022-11-24 17:06

Cousera - Machine Learning for Neural Networks - 课程笔记 - Week 7

Modelingsequences:Abriefoverview目标：将一个输入序列转变成另一个域中的输出序列在没有明确目标序列的情况下，通过预测下一个项目获取一个引导信号预测下一个项目的任务实际上模糊了监督学习和非监督学习的边界在使用监督学习方法是

支锦铭·2022-11-24 15:35

机器学习（一）线性分类器——损失函数——梯度下降法

机器学习基于学习方法可以分为监督学习根据已有经验分析输入数据（的分类），学习结果为函数，应用最为广泛非监督学习分析没有标签的输入数据，学习结果为可以对数据分类的类别，未来的方向强化学习对系统的输入进行奖惩

五花肉为什么这么好吃·2022-11-24 07:19

三大聚类算法

在人工智能领域，主要有有监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习四大学习算法，这些算法之间的区别，本博客不进行阐述，感兴趣的可以百度一下相关的概念。

&永恒的星河&·2022-11-24 04:25

Kmeans聚类时K值选择的方法

1.K-means算法（1）简单介绍聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果对应的损失函数最小。

Cecilia_lu·2022-11-23 21:50

Python 数据处理数据挖掘（七）：K-Means聚类算法

声明：本文为学习笔记，侵权删一、一些基本概念K-Means是非监督学习的聚类算法，将一组数据分为K类（或者叫簇/cluster），每个簇有一个质心（centroid），同类的数据是围绕着质心被分类的。

三头猪等于一头大猪·2022-11-23 16:37

学习LDA主题模型总结

LDA主题模型主题模型概念LDA模型词袋模型二项分布多项分布共轭先验分布学习链接主题模型概念主题模型（topicmodel）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构进行聚类的统计模型。

LuoYaNiiii·2022-11-22 23:27

必读：数据科学家最常用的几个Python库

其中一些算法涉及回归、决策树、集合建模和非监督学习算法，如聚类。项目地址：

robot_learner·2022-11-22 13:12

基于深度学习的医学图像配准学习笔记1

基于深度学习的医学图像配准学习笔记简介配准分类监督学习非监督学习相关问题简介在对同一物体进行医学成像时，由于设备差异、成像角度差异等因素，所以图像可能只能反应物体某个方面的特征。

weixin_43714152·2022-11-21 12:25

【数分】3. 机器学习知识点

文章目录1.常用概念1.1数据集划分1.2参数与超参数1.3过拟合与欠拟合—偏差、方差和误差2.常见模型及分类2.1模型分类2.1.1监督学习与非监督学习模型2.1.2参数与非参数模型2.1.1生成与判别模型

Jon Shen·2022-11-21 11:45

梯度下降法

梯度下降法本身不是一个机器学习的算法，他既不是在做监督学习，也不是在做非监督学习，他不能用于解决回归问题或者分类问题，梯度下降法是一种基于搜索的最优化的方法。

Icarus_·2022-11-21 11:06

机器学习考试常用简答和论述总结

机器学习考试总结，简答题1.监督学习和非监督学习是什么监督学习，是其训练集的数据是提前分好类，带有标签的数据，进行学习到模型以及参数，当用测试集进行测试时，给出D测={Xi}=>{yi}非监督学习，需要将一系列没有标签的训练数据

清风睿丶·2022-11-21 07:28

词典构造方法之LDA主题模型

词典构造方法之LDA主题模型主题模型LDA原理理解LDA是一种非监督学习技术，可以用来识别大规模文档集（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。

笑傲NLP江湖·2022-11-21 03:03

机器学习主成分分析（Principal Component Analysis）

主成分分析1什么是主成分分析2实现自己的PCA算法3scikit-learn中的PCA1什么是主成分分析主成分分析法是一个非监督学习的机器学习算法，主要用于数据的降维，对于高维数据，通过降维，可以发现更便于人类理解的特征

Yangshengming_zZ·2022-11-20 23:43

QUANT[13]强化学习(Reinforcement Learning)学习笔记1

本节主要是解决运行环境问题，以及强化学习需要的基础性概念目录0.1先来看看强化学习都在干什么简单来说，让智能体不断地在定义的环境中做出行为，并且通过反馈的信号来学习产生正确行为的过程1.1强化学习与监督学习，非监督学习之间的关系

三千の世界·2022-11-20 23:05

Task 01 强化学习基础

强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种

晓野豬·2022-11-20 19:51

#深度解析# GAN（生成对抗神经网络）

生成对抗神经网络借鉴了零和博弈的思想，主要用于样本的生成，属于非监督学习简单总结一下GAN的基本思想（参考下图）：GAN由两部分网络组成，一个是生成网络，一个是判别网络生成网络类似于（变分自编码器）网络的

energy_百分百·2022-11-20 14:49

机器学习-22：MachineLN之RL

其实机器学习可以大致分为三类：监督学习、非监督学习、强化学习；强化学习是一个很重要的分支，目前来说比较火；1.什么是

MachineLP·2022-11-20 04:35

inductive learning 与 transductive learning在图神经网络上的区别

监督学习与非监督学习监督学习简单解释：监督学习就是要在一组有标签信息的数据中训练一个模型，然后将该模型应用于一组测试数据上分析模型的泛化误差。

siyan985·2022-11-19 22:08

[李宏毅机器学习2020笔记] 1.introduction

1.基本概念⚪李宏毅老师眼中机器学习的定义——自动找函数无论是监督学习、非监督学习、强化学习都是某种信息或者情境到一种结果的映射⚪根据函数映射结果的离散性和连续性，可以分为分类和回归问题classificationandregression

jswcsdn·2022-11-19 19:42

图解CNN十大算法架构

在深度学习应用中，算法主要分为三大类：用于影像图像数据进行分析处理的卷积神经网络（CNN）用于文本分析自然语言处理的递归神经网络（RNN）用于数据生成或非监督学习应用的生成对抗网络（GAN）随着技术的研究发展

我老婆周淑怡·2022-11-19 16:10

【educoder 机器学习】k-means

k-means是属于机器学习里面的非监督学习，通常是大家接触到的第一个聚类算法，其原理非常简单，是一种典型的基于距离的聚类算法。聚类算法中，将相似的数据划分为一个集合，一个集合称为一个簇。

小张dand·2022-11-19 12:08

机器学习算法之K均值算法(KMeans)

按需选择观察法手肘法GapStatistic方法KMeans算法的改进——KMean++ReferenceKMeans原理KMeans是常见的聚类算法，属于非监督学习。

Black Magician·2022-11-19 06:02

机器学习（matlab版）| lesson 3 非监督学习（cluster）

非监督学习：只有data，没有标签，将其分类一、硬聚类K-meansK:所分的类别数目K=3，将data分成三类C1C2C3两个条件1)C1+C2+...

genius的学习笔记·2022-11-19 02:07

机器学习（matlab版） | lesson 1

机器学习算法是利用计算方法直接从数据中学习信息可以被模型、公式直接描述的模型不是机器学习ML的类型1非监督学习（聚类）、2监督学习（分类、回归）、3强化学习非监督学习1）硬聚类算法2）软聚类算法，给一个概率监督学习模型训练需要

genius的学习笔记·2022-11-19 02:56

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