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无监督学习
【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)
初识机器学习文章目录初识机器学习一,机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3
无监督学习
-1.3.1
无监督学习
定义-1.3.2
君问归期魏有期
·
2023-11-20 18:23
机器学习
学习
聚类
估计器接口小结
scikit-learn中的所有算法——无论是预处理、监督学习还是
无监督学习
算法——都被实现为类。这些类在scikit-learn中叫作估计器(estimator)。
iOSDevLog
·
2023-11-20 14:03
国科大数据挖掘期末复习——聚类分析
聚类属于
无监督学习
(unsupervisedlearning),也就意味着它不依赖于预先定义的类和训练样本。所以聚类是通过观察学习,而不是通过例子学习。
终成大师
·
2023-11-19 14:56
数据挖掘
数据挖掘
中科院
机器学习第1天:概念与体系漫游
文章目录机器学习的概念机器学习的应用场景(1)垃圾邮件处理(2)多指标预测房价(3)其他任务机器学习的分类按是否在监督下训练为分类指标(1)监督学习(2)
无监督学习
(3)半监督学习(4)强化学习按是否可以动态学习为分类指标
Nowl
·
2023-11-18 21:36
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习回归与聚类算法
机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法:逻辑回归模型保存与加载
无监督学习
K-means算法4.1线性回归回归问题:目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系
可爱的杨一凡
·
2023-11-18 18:58
人工智能
机器学习
回归
算法
机器学习基础之《回归与聚类算法(7)—
无监督学习
K-means算法》
一、什么是
无监督学习
1、没有目标值—
无监督学习
一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组,以便不同的用户采取不同的营销策略。
csj50
·
2023-11-18 17:13
机器学习
机器学习
生成对抗网络(GAN)
生成对抗模型是近年来复杂数据分布上
无监督学习
最具前景的方法之一。本文简单从生成对抗网络的定义、理论推导、模型缺点及相应对抗网络的变体等内容作出一定的归纳和总结。
cuisidong1997
·
2023-11-17 15:24
生成对抗网络
人工智能
神经网络
Diffusion Models & CLIP
IntroductiontoDiffusionModels生成模型主要指的是
无监督学习
中的生成模型,在
无监督学习
中的主要任务是让机器学习给定的样本,然后生成一些新的东西出来。
Wall-E99
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2023-11-17 12:31
python
diffusion
clip
机器学习—基本术语
目录1.样本(示例)2.属性3.属性值4.属性空间5.样本空间6.学习(训练)7.数据集8.测试9.假设10.学习器11.标记12.样例13.标记空间(样例空间)14.分类与回归15.有监督学习、
无监督学习
爱学习的时小糖
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2023-11-17 01:25
机器学习
机器学习
人工智能
深度解读:chatGPT 3.5 (GPT-3.5语言模型)
GPT模型是使用
无监督学习
方式进行预训练的语言模型,在各种自然语言处理任务中表现出色。
hibaby_
·
2023-11-16 11:03
chatgpt
gpt-3
语言模型
AIGC实战——自编码器(Autoencoder)
2.2自编码器架构3.去噪自编码器3.1编码器3.2解码器3.3连接编码器和解码器3.4训练自编码器3.5重建图像4.可视化潜空间5.生成新图像小结系列链接0.前言自编码器(Autoencoder)是一种
无监督学习
的神经网络模型
盼小辉丶
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2023-11-16 11:51
AIGC
深度学习
keras
如何基于OpenCV和Sklearn算法库开展机器学习算法研究
大家在做机器学习或深度学习研究过程中,不可避免都会涉及到对各种算法的研究使用,目前比较有名的机器学习算法库主要有OpenCV和Scikit-learn(简称Sklearn),二者都支持各种机器学习算法,主要有监督学习、
无监督学习
一马平川的大草原
·
2023-11-16 06:32
数据应用
机器学习
机器学习
opencv
sklearn
人工智能
一文解释对比学习
对比学习是一种
无监督学习
技术,其核心思想是通过比较不同样本之间的相似性和差异性来学习数据的表示(features)。它不依赖于标签数据,而是通过样本之间的相互关系,使得模型能够学习到有意义的特征表示。
jieHeEternity
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2023-11-16 04:10
深度学习
机器学习
人工智能
对比学习
数据增广
编码器解码器
“图像识别的未来发展:深度学习创新应用“
以下是图像识别未来发展的一些趋势和应用方向:自监督学习:自监督学习是一种
无监督学习
的形式,其中模型通过从图像本身学习特征,而无需标签。这可以提高模型对大规模数据的利用效率,促进图像识别的性能提升。
matlabgoodboy
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2023-11-15 12:38
深度学习
人工智能
使用Anomalib项目的padim无监督算法 进行自制工业缺陷数据集的模型训练和ONNX部署(一)——模型训练篇
目录前言一、
无监督学习
缺陷检测Anomalib介绍二、Anomalib代码结构三、任务描述和模型训练推理四、总结与展望前言本文专注于padim算法在自制数据集上的训练过程,博主水平有限,对神经网络模型秉持能用就行的态度
Billy_zz
·
2023-11-14 22:46
深度学习
python
视觉检测
算法
无监督学习
——聚类
机器学习一、
无监督学习
二、K-Means算法三、优化目标四、随机初始化五、选取聚类数量提示:本文是基于吴恩达老师机器学习视频总结一、
无监督学习
回顾一下之前的监督,监督学习的数据都是有标记的数据,如下图所示
only demo
·
2023-11-14 18:58
机器学习
聚类
学习
机器学习
【机器学习5】
无监督学习
聚类
相比于监督学习,非监督学习的输入数据没有标签信息,需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法:数据聚类和特征变量关联。1K均值聚类及优化及改进模型1.1K-means聚类是在事先并不知道任何样本类别标签的情况下,通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别,使得同类别样本之间的相似度高,不同类别之间的样本相似度低。K均值聚类(KMeansClustering)的基本
猫头不能躺
·
2023-11-14 18:46
《百面机器学习》
机器学习
学习
聚类
【机器学习基础】机器学习入门(2)
后面的内容会越来越有意思~往期推荐:【机器学习基础】机器学习入门(1)本期内容:再次大致介绍一下机器学习文章目录分类和回归来一个小测验监督学习和
无监督学习
这篇文章来说一下机器学习具体可以做哪些工作分类和回归机器学习任务大致分为分类和回归
为梦而生~
·
2023-11-14 13:49
机器学习
机器学习
人工智能
分类
回归
监督学习
无监督学习
聚类算法
DataSegmentation,搜索引擎的流量推荐,恶意流量识别基于位置信息的商业推送,新闻聚类,筛选排序图像分割,降维,识别;离群点检测;信用卡异常消费;发掘相同功能的基因片段2.聚类算法一种典型的
无监督学习
算法
weixin_30298497
·
2023-11-14 05:26
大数据
人工智能
python
机器学习15-1(
无监督学习
算法)
sklearn中实现的K-Means轮廓系数简介此前,无论是回归问题还是分类问题,本质上其实都属于有监督学习范畴:即算法的学习是在标签的监督下进行规律学习,也就是学习那些能够对标签分类或者数值预测起作用的规律而
无监督学习
Roy_Allen
·
2023-11-14 05:52
MachineL
机器学习
无监督学习
k-means
无监督学习
的集成方法:相似性矩阵的聚类
在
无监督学习
领域,这项任务变得更加困难。首先,因为它包含了该领域本身的挑战,
deephub
·
2023-11-14 05:18
人工智能
机器学习
聚类
集成学习
《机器学习实战》1章-机器学习概览
-TomMitchell二、机器学习分类Ⅰ、按照是否有监督有监督学习有标签
无监督学习
无标签半监督学习部分有标签强化学习有奖惩。
一只勤劳的小鸡
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2023-11-14 05:28
机器学习
人工智能
机器学习
计算机视觉:聚类算法(K-Means)实现图像分割
K-means聚类是一种
无监督学习
算法,用于将一组数据划分为K个不同的类别或簇。它基于数据点之间的相似性度量,将数据点分配到最接近的聚类中心。K-mea
目标四级424
·
2023-11-13 06:33
计算机视觉
聚类
算法
计算机视觉
机器学习从入门到死亡(上)
机器学习机器学习简介前言一、机器学习的种类1.有监督学习(supervisedlearning)2.
无监督学习
(unsupervisedlearning)3.半监督学习(semi-supervisedlearning
许皮皮同学
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2023-11-12 12:50
机器学习
自然语言处理
线性代数
矩阵
概率论
基于HF transformers的AI建模和训练实战
我们经常使用scikit-learn对监督学习和
无监督学习
任务的数据进行建模。我们熟悉面向对象的设计,例如启动类并从类中调用子函数。
新缸中之脑
·
2023-11-12 00:22
人工智能
【机器学习范式】监督学习,
无监督学习
,强化学习, 半监督学习,自监督学习,迁移学习,对比分析+详解与示例代码
目录1.监督学习(SupervisedLearning):2.
无监督学习
(UnsupervisedLearning):3.强化学习(ReinforcementLearning):4.半监督学习(Semi-SupervisedLearning
LeapMay
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2023-11-11 17:43
python
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习之PyTorch实战计算机视觉--深度神经网络基础
深度神经网络基础3.1监督学习和
无监督学习
3.1.1监督学习3.1.2
无监督学习
3.2欠拟合和过拟合3.2.1欠拟合3.2.2过拟合3.3后向传播3.4损失和优化3.4.1损失函数3.4.2优化函数3.5
Monday______
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2023-11-11 06:25
深度学习
pytorch
计算机视觉
AI由许多不同的技术组成,其中一些最核心的技术如下
机器学习包括监督学习、
无监督学习
和强化学习等多种类型。深度学习:这是一种基于神经网络的机器学习技术,它可以通过学习大量的数据来提取有用的特征。
软件开发小胡
·
2023-11-11 04:28
社交新零售
电商
拼团
人工智能
讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法是一种常用于
无监督学习
的聚类算法。其主要思想是将数据集划分为K个簇,每个数据点都属于其中一个簇,并且每个簇都有一个代表性的中心点(称为质心)。
weixin_45098537
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2023-11-10 19:41
机器学习
算法
均值算法
讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。
K-均值聚类算法是一种
无监督学习
算法,常用于对数据进行聚类分析。其主要步骤如下:首先随机选择K个中心点(质心)作为初始聚类中心。
m0_黎明
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2023-11-10 19:36
支持向量机
机器学习
人工智能
机器学习复习(待更新)
01绪论(1)机器学习基本分类:监督学习(有标签)半监督学习(部分标签,找数据结构)
无监督学习
(无标签,找数据结构)强化学习(不断交互,根据反馈调整策略)(2)机器学习根据预测任务不同的分类:分类问题回归问题标注问题
y_lov
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2023-11-10 13:12
机器学习
人工智能
人工智能(AI)是一种快速发展的技术,其未来发展前景非常广阔。
他们需要具备编程和数学技能,能够构建和训练各种类型的机器学习模型,包括监督学习、
无监督学习
和强化学习等。
软件开发小胡
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2023-11-10 09:38
社交新零售
区块链
电商
人工智能
详解机器学习最优化算法
前言对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、
无监督学习
,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。
金戈鐡馬
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2023-11-10 04:35
人工智能
机器学习
算法
人工智能
2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P46 自监督学习Self-supervised Learning(BERT)
17BGPT-3:175BSwitchTransformer:1.6T二、Self-supervisedLearning⇒UnsupervisedLearning的一种“自监督学习”数据本身没有标签,所以属于
无监督学习
QwQllly
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2023-11-09 07:58
深度学习
机器学习
学习
基于显著性的无人机多光谱图像语义杂草检测与分类
Saliency-BasedSemanticWeedsDetectionandClassificationUsingUAVMultispectralImaging(2023)摘要1、介绍2、相关工作2.1监督学习2.2半监督学习2.3
无监督学习
毕竟是shy哥
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2023-11-08 22:21
杂草检测
无人机
分类
数据挖掘
K-means聚类算法实现鸢尾花聚类
2.K-means算法简介聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程,聚类就是一种发现这种内在结构的技术,聚类技术经常被称为
无监督学习
。
且听风吟hjc
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2023-11-08 21:09
机器学习
算法
kmeans
聚类
机器学习
人工智能
【机器学习4】降维
1PCA最大方差角度理解PCA
无监督学习
算法。PCA的目标,即最大化投影方差,也就是让数据在主轴上投影的方差最大。在黄线所处的轴上,数据分布得更为分散,这也意味着数据在这个方向上方差更大。
猫头不能躺
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2023-11-08 20:53
《百面机器学习》
机器学习
人工智能
【机器学习】Kmeans聚类算法
一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(
无监督学习
)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),聚类的过程,我们并不清楚某一类是什么(通常无标签信息
TwcatL_tree
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2023-11-08 14:33
深度学习
人工智能
机器学习
机器学习
算法
kmeans
机器学习算法分类
根据数据集不同,可以吧机器学习算法分为:监督学习
无监督学习
半监督学习强化学习1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。
nousefully
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2023-11-08 11:48
算法
机器学习
分类
PRML 第三章
3回归的线性模型1.之前说的是
无监督学习
:密度估计+聚类。这里讨论监督学习:回归。2.回归就是维变量对应目标变量的问题。第一章由多项式曲线拟合。最简单就是线性回归。
萌新待开发
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2023-11-07 05:25
⑉་
机器学习及实践(书)
་⑉
PRML
机器学习
模式识别
线性模型
基于pytorch的神经网络与对比学习CL的训练示例实战和代码解析
目录对比学习原理解析构建一个对比学习模型(代码详解)导入库构建简单的神经网络构建对比学习的损失函数开始训练完整代码对比学习原理解析对比学习(ContrastiveLearning)是一种
无监督学习
方法,
_刘文凯_
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2023-11-06 11:32
深度学习
pytorch
神经网络
学习
Transfer Learning基础知识记录与学习
此外,无监督迁移关注的是在目标域上的
无监督学习
(聚类,降维等)。按迁移方法分类基于实例的迁移:对源域的样本不断更新权重并应用在目标域中,这种方法停留在样本的层面。基
你的小董_
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2023-11-06 06:20
K-均值聚类算法
K-均值聚类算法是一种常用的
无监督学习
算法,目的是将一组数据点分为K个聚类。它的主要思想是通过迭代的方式不断调整聚类中心的位置,使得数据点与最近的聚类中心之间的距离最小。
南沐ヾ
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2023-11-05 12:14
算法
均值算法
聚类
GPT学习笔记-聚类(clustering)
1.什么是clustering聚类是一种非常有用的
无监督学习
技术,它的主要目的是发现数据的内在结构和模式。
woohooli
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2023-11-05 10:25
聚类
gpt
学习
动手学机器学习——数据预处理&线性代数
动手学机器学习1.监督学习2.
无监督学习
3.强化学习4.入门知识5.数据预处理6.线性代数5.1非降维求和6.2点积6.3矩阵乘法6.3范数1.监督学习判断回归问题的一个很好的经验法则是,任何有关“多少
Philo`
·
2023-11-05 02:02
Pytorch
深度学习记录
4 Tensorflow图像识别模型——数据预处理
机器学习基于学习方式的分类,可分为:监督学习
无监督学习
强化学习百度百科对监督学习的定义是使用标记数据集来训练算法,以
要开朗的spookypop
·
2023-11-05 02:01
tensorflow
人工智能
python
概念解析 |
无监督学习
VS Zero-shot学习
本次辨析的概念是:
无监督学习
和Zero-shot学习的关系
无监督学习
与Zero-shot学习:本质上的差异还是表面的相似?
R.X. NLOS
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2023-11-04 22:35
#
概念解析
机器学习
人工智能
无监督学习
零样本学习
python机器学习——实现Kmeans算法
K-means算法关于K-means算法,它是一种
无监督学习
算法,用于将数据集分成预定数量的簇(clusters)。
EchoToMe
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2023-11-04 14:40
机器学习
算法
python
【西瓜书+花书】速通
提取特征)->学习函数->预测实用工具:Numpy科学计算pandas数据分析matplotlib数据可视化scikit-learn机器学习2.回归算法监督学习(有标签)、
无监督学习
(无标签)回
NN今夜无眠
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2023-11-04 03:53
人工智能
机器学习
python
人工智能
数据分析--机器学习
1.监督学习和
无监督学习
:监督学习是指利用一组已知类别的样本训练分类器的参数,使其达到所要求性能的过程。
无监督学习
指根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题的过程。
不上晚自习
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2023-11-04 03:22
机器学习
数据分析
聚类
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