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无监督学习
机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
K-均值聚类算法概念K-均值聚类是一种
无监督学习
算法,目的是将给定的数据集划分成K个不同的类别。
91888888
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2023-11-03 07:24
机器学习
支持向量机
人工智能
第一章 机器学习概述
.统计学习(机器学习)1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2
无监督学习
小酒馆燃着灯
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2023-11-03 05:17
机器学习
手写AI
机器学习
人工智能
机器学习初步_吴恩达_学习笔记
还有神经网络、支持向量机、
无监督学习
等模块还没有写,有空了再写1.初始机器学习机器学习的定义最常见的两类机器学习算法有监督学习:我们教会计算机做某件事情
无监督学习
:我们让计算机自己学习其他类型算法:强化学习
帅小帅家的小吴昊
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2023-11-02 23:41
机器学习
机器学习
人工智能
机器学习
字典特征抽取文本特征抽取TF_IDF(评估重要性):数据特征预处理:通过数学算法把数据转为算法要求的数据归一化算法(原始分布情况不会改,数值减小了)标准化缺失值处理:数据降维:数据类型:算法分类:监督学习和
无监督学习
机器学习开发流程
性感奎爷在线写代码
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2023-11-02 19:00
python基础语法
计算机视觉的监督学习与
无监督学习
什么是监督学习?监督学习是一种机器学习算法,它从一组已标记的合成数据生成器中生成的训练数据中学习。这意味着数据科学家已经用正确的标签(例如,“猫”或“狗”)标记了训练集中的每个数据点,以便算法可以学习如何预测不可预见数据的结果并准确识别新图像数据中的对象。监督学习算法的典型计算机视觉任务包括目标检测、视觉识别和分类。①、在目标检测中,监督学习算法用于学习如何识别和定位图像中的对象。②、在图像识别中
ygtu2018
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2023-11-02 09:47
计算机视觉
学习
人工智能
合成数据
第2篇 机器学习基础 —(4)k-means聚类算法
聚类算法是一种
无监督学习
方法,它将数据集中的对象分成若干个组或者簇,使得同一组内的对象相似度较高,不同组之间的对象相似度较低。聚类算法可以用于数据挖掘、图像分割、文本分类等领域。
小哥谈
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2023-11-01 17:11
目标检测:从入门到精通
kmeans
聚类
算法
YOLO
深度学习
人工智能
计算机视觉
深度学习去噪新思路——教你用自编码实现非监督地震降噪
与有监督学习有明确的目标输出不同,
无监督学习
没有给定目标输出,而是去提取数据本身的静态结构特征。其中一个无监督算法就是自编码。01什么是自编码自编码是区别于人工编码的过程,
科技州与数据州
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2023-11-01 01:09
K均值聚类算法的Python实现
K均值聚类算法的Python实现K均值聚类是一种常用的
无监督学习
算法,用于将数据集划分为K个不同的类别。它的目标是通过最小化每个数据点与其所属类别的质心(即聚类中心)之间的距离来实现聚类。
美丽风景-c
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2023-10-31 23:47
算法
均值算法
聚类
Python
激光雷达点云聚类
K-meansK-means是一种基于聚类的
无监督学习
算法,它的目标是将一组数据点分成k个簇,使得每个簇内的数据点之间的距离尽可能小,而不同簇之间的距离尽可能大。
夏天爱喝可乐
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2023-10-31 16:39
聚类
算法
机器学习
机器学习-基本知识
◼
无监督学习
(UnsupervisedLearning)学习样本没有人为标注,学习的目的是发现数据x本身的分布规律,如聚类◼半监督学习(Semi-SupervisedLearning)少量数据有标注,大部分数据没有标注
愚公移山山不愚
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2023-10-31 16:20
Python基础
机器学习
人工智能
机器学习模型的各项评价指标
机器学习模型分类为有监督学习和
无监督学习
。
wo_monic
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2023-10-31 14:58
Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块
无监督学习
2 协方差估计,流形学习,高斯混合模型
一.covariance1.简介:该模块用于对协方差进行估计2.使用(1)类:"最大似然协方差估计量"(Maximumlikelihoodcovarianceestimator):classsklearn.covariance.EmpiricalCovariance([store_precision=True,assume_centered=False])用于检测"高斯分布数据集"(Gaussia
EdVzAs
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2023-10-31 02:53
python
机器学习
流形学习
高斯混合模型
协方差估计
机器学习笔记第一周:概述
“例子:玩跳棋E=玩许多棋子游戏的经验T=玩跳棋的任务P=程序将赢得下一场比赛的概率一般来说,机器学习可以分为两类:有监督学习和
无监督学习
2.有监督学习在监督式学习中,我们得到了一个
古木沉舟
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2023-10-31 01:08
VAE概述
htmlLearningNotes变分自编码(VariationalAutoEncoderVAE)作者:发布日期:2016-12-2220:36:23我来说两句(0)0Tag标签:编码近年,随着有监督学习的低枝果实被采摘的所剩无几,
无监督学习
成为了研究热点
樨潮
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2023-10-30 13:28
GAN
python机器学习(2)
(通过比对预测结果和期望结果,不断提升性能)3.
无监督学习
:数据没有标签,通过算法得出结论。
for myself
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2023-10-30 09:23
python
神经网络
深度学习
机器学习
深度学习(4)---生成式对抗网络(GAN)
生成模型和判别模型二、训练过程2.1训练原理2.2损失函数三、应用一、原理讲述1.1概念讲解 1.生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上
无监督学习
最具前景的方法之一
冒冒菜菜
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2023-10-29 17:31
深度学习从0到1
深度学习
人工智能
生成对抗网络
笔记
深入浅出KNN算法(一) KNN算法原理
一、KNN算法概述KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是
无监督学习
算法
zhangge3663
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2023-10-29 07:56
算法与数据结构
计算机视觉 激光雷达结合
无监督学习
进行物体检测的工作原理
一、简述激光雷达是目前正在改变世界的传感器。它集成在自动驾驶汽车、自主无人机、机器人、卫星、火箭等中。该传感器使用激光束了解世界,并测量激光击中目标返回所需的时间,输出是点云信息,利用这些信息,我们可以从3D点云中查找障碍物。从自动驾驶汽车的角度看激光雷达就类似下面这张图的感觉,得到并处理点云、使用3D边界框检测障碍物以及实时分割可驾驶区域。二、LiDAR—3D光传感器LiDAR传感器利用光工作。
坐望云起
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2023-10-29 01:54
深度学习从入门到精通
1024程序员节
深度学习
自动驾驶
人工智能
计算机视觉
特斯拉
神经网络
机器学习笔记03_机器学习基本概念(下)
文章目录12聚类Clustering12.1
无监督学习
UnsupervisedLearning12.2K-均值算法K-MeansAlgorithm
三木今天学习了嘛
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2023-10-28 17:25
机器学习
机器学习
深度学习
人工智能
机器学习(四)机器学习分类及场景应用
文章目录1.7机器学习分类及场景应用1.7.1监督学习(1)利用分类对类标进行预测(2)利用回归预测连续输出值(3)标注问题1.7.2
无监督学习
(1)通过聚类发现数据的子群(2)数据压缩中的降维1.7.3
大模型Maynor
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2023-10-28 08:25
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机器学习
机器学习
分类
人工智能
吴恩达《机器学习》1-4:
无监督学习
一、
无监督学习
无监督学习
就像你拿到一堆未分类的东西,没有标签告诉你它们是什么,然后你的任务是自己找出它们之间的关系或者分成不同的组,而不依赖于任何人给你关于这些东西的指导。
不吃花椒的兔酱
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2023-10-28 05:08
机器学习
机器学习
学习
笔记
CS231N assignment2 SVM
CS231NAssignment2SupportVectorMachineBegin本文主要介绍CS231N系列课程的第一项作业,写一个SVM
无监督学习
训练模型。
weixin_30363509
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2023-10-27 09:38
数据结构与算法
人工智能
python
机器学习第一周
一、概述机器学习大致会被划分为两类:监督学习,
无监督学习
1.1监督学习监督学习其实就是,给计算机一些输入x和正确的输出y(训练数据集),让他总结x->y的映射关系,从而给他其他的输入x,他能预测出较为准确的
叫小侯的小白程序员
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2023-10-27 06:56
机器学习笔记
机器学习
人工智能
无监督学习
-K-means
1、什么是
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,以便广告客户可以通过有关联的广告接触到他们的目标客户。
靓仔写sql
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2023-10-27 04:29
机器学习
学习
kmeans
算法
总结:机器学习之孤立森林
这是一种
无监督学习
算法,通过隔离数据中的离群值识别异常。孤立森林的原理是:异常值是少量且不同的观测值,因此更易于识别。孤立森林集成了孤立树,在给
小魏的博客
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2023-10-26 12:01
算法
python
机器学习
深度学习
java
iOS Core ML 机器学习入门
前言机器学习的分类:有监督学习准确但是比较费时间给机器一个对应关系(训练数据)比如告诉它手机是什么(给训练的数据贴标签label)input然后通过训练后输出output
无监督学习
不是特别准备不需要给对应的数据关系只需要给它一堆数据让它自己去做训练
七里田间的守望者
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2023-10-26 12:53
机器学习基础
1常见学习方法
无监督学习
:输入数据没有维度标签,输出通常是自动聚合的不同类别的标签。分类是自动进行的,只要有数据就会找到相近特征,典型算法是聚类算法。
smilelingling
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2023-10-25 19:21
机器学习
人工智能
探索随机森林: 机器学习中的集成学习神器
机器学习第七课随机森林概述机器学习机器学习的主要分类监督学习
无监督学习
强化学习集成学习提高准确性增强稳定性提升泛化能力集成学习的主要方法BaggingBoostingStacking随机森林的理论基础决策树的基本原理随机森林的生成过程随机森林的优势与局限性随机森林的实际应用通过
我是小白呀
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2023-10-25 14:41
2024
Python
最新基础教程
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机器学习
机器学习
随机森林
集成学习
人工智能
scikit-learn
K-Means和KNN
K-Means:
无监督学习
,事先不知道数据有几类,通过聚类分析将数据聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。
Quinn-ntmy
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2023-10-25 11:35
kmeans
算法
机器学习
2021-03-15机器学习导论
根据数据是否有因变量,机器学习的任务可分为:有监督学习和
无监督学习
。有监督学习:给定某些特征去估计因变量,即因变量存在的时候,我们称这个机器学习任务为有监督学习。
Cherryone
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2023-10-25 01:13
如何从小白成长为AI工程师笔记
入门机器学习的基础,可以从以下几个方面开始:1.监督学习和
无监督学习
机器学习分为监督
北辰Charih
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2023-10-23 06:09
人工智能
笔记
四川大学软件学院|数据挖掘课程|期末复习
有监督学习&
无监督学习
有监督学习从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。给定数据,预测标签
无监督学习
从无标记的训练数据中推断结论。
油条生煎
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2023-10-23 06:52
数据挖掘
机器学习
人工智能
基于图像字典学习的去噪技术研究与实践
字典学习简介字典学习是一种
无监督学习
方法,旨在从一组训练样本中学习出一个稀疏表示的字典。在图像处理中,字典学习的目标是通过学习图像的稀疏表示字典,实
mYlEaVeiSmVp
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2023-10-23 03:30
Python
学习
深度学习
人工智能
基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测研究(matlab代码实现)
自编码器是一种
无监督学习
的神经网络模型,用于学习输入数据的低维表示。堆叠自编码器是将多个自编码器层叠在
长安程序猿
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2023-10-22 19:44
matlab
开发语言
机器学习
分为监督学习,
无监督学习
和强化学习。应用:决策树,朴素贝叶斯分类,最小二乘线性回归,主成分分析等
Strawstars
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2023-10-22 04:36
聚类分析 | 聚类分析(K-means、层次聚类、密度聚类、高斯混合模型)
一、引言聚类算法是一种
无监督学习
方法,旨在将相似的数据点分组成为若干个簇,使得同一簇内的数据点相似度高,不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。
码农腾飞
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2023-10-22 02:52
聚类分析算法(CLA)
kmeans
聚类
层次聚类
密度聚类
高斯混合模型
读书笔记-->强化学习-->强化学习一些基本概念介绍
本章主要总结书籍的第一章:Chapter1Introduction文章目录强化学习是做什么强化学习与监督学习、
无监督学习
区别强化学习的一些基本要素强化学习的挑战强化学习是做什么强化学习就是学习,如何将环境状态
村头陶员外
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2023-10-21 16:37
论文
强化学习
强化学习
Datawhale开源学习笔记
深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树
无监督学习
聚类降维
IT界的清流
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2023-10-21 06:47
学习笔记
人工智能
机器学习
深度学习
神经网络
金融机器学习方法:K-均值算法
目录1.算法介绍2.算法原理3.python实现示例1.算法介绍K均值聚类算法是机器学习和数据分析中常用的
无监督学习
方法之一,主要用于数据的分类。
抱抱宝
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2023-10-20 13:57
金融量化分析
金融
学习方法
均值算法
python
机器学习-各类学习器评价指标
根据是否提供数据的分类结果(数据的标签),可将机器学习方法分为两大类:监督学习(如分类和回归方法),
无监督学习
(如聚类方法)。
ckSpark
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2023-10-20 07:39
python学习
评价指标
分类模型
回归模型
聚类模型
无监督学习
之K均值算法
前言在之前的学习中,已经了解学习了一系列与监督学习有关的机器学习算法,本篇文章,将详细讲述与
无监督学习
相关的机器学习算法,所谓
无监督学习
就是根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,
此间不留白
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2023-10-19 20:37
[Machine Learning]--
无监督学习
文章目录
无监督学习
1.相关资源
无监督学习
1.相关资源goodbooksaboutunsupervisedlearning.QuoraquotationbeginCheckoutthisold,butevergreenchapterfromZoubinGhahramanifirst
yuanmengxinglong
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2023-10-19 14:54
ML
machine
learning
unsupervised
learning
无监督学习
Introduction - Unsupervised Learning
摘要:本文是吴恩达(AndrewNg)老师《机器学习》课程,第一章《绪论:初识机器学习》中第4课时《
无监督学习
》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。
王彩旗 edwardwangcq.com
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2023-10-19 14:13
人工智能
#
机器学习
Machine
Learning
Introduction
Andrew
Ng
【Machine Learning】03-Unsupervised learning
03-Unsupervisedlearning3.UnsupervisedLearning3.1
无监督学习
(UnsupervisedLearning)3.1.1聚类(Clustering)3.1.2K-
MikeBennington
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2023-10-19 13:10
机器学习学习笔记
机器学习
支持向量机
人工智能
Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块
无监督学习
1 聚类2
一.cluster2.使用(2)函数:执行"近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering):[,,=]sklearn.cluster.affinity_propagation([,preference=None,convergence_iter=15,max_iter=200,damping=0.5,copy=True,verbose=False,return_n
EdVzAs
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2023-10-19 11:24
python
机器学习
聚类
双聚类
Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块
无监督学习
1 聚类1
一.cluster1.简介:该模块用于进行聚类2.使用(1)类:"亲和度传播聚类算法/仿射传播聚类算法/近邻传播聚类算法"(AffinityPropagationClustering;APClustering):classcluster.AffinityPropagation([damping=0.5,max_iter=200,convergence_iter=15,copy=True,prefe
EdVzAs
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2023-10-19 11:54
python
机器学习
聚类
python谱聚类算法_从零开始的谱聚类(Spectral Clustering),使用Python实现
机器学习的主要领域之一是
无监督学习
领域。主要思想是在我们的数据中找到一种模式,而不需要像监督学习那样的标签的先验知识。它通常通过将我们的数据聚类成组并尝试从聚类中推断出意义来实现。
weixin_39837607
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2023-10-19 11:23
python谱聚类算法
【Scikit-Learn 中文文档】双聚类 -
无监督学习
- 用户指南 | ApacheCN
中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/biclustering.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/biclustering.html官方文档:http://scikit-learn.org/stable/GitHub:https://github.com/ap
geekidentity
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2023-10-19 11:52
机器学习
大数据
Python
Scikit-Learn
机器学习
10大机器学习聚类算法实现(Python)
聚类或聚类分析是
无监督学习
问题。它通常被用作数据分析技术,用于发现数据中的有趣模式,例如基于其行为的客户群。有许多聚类算法可供选择,对于所有情况,没有单一的最佳聚类算法。
数据分析v
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2023-10-18 08:26
聚类
机器学习
python
算法
数据挖掘
(sklearn)机器学习(八)回归与聚类算法
回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法(
无监督学习
)1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归?
勇气在前
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2023-10-18 08:11
聚类
算法
机器学习
深度学习
python
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