一、无监督学习无监督学习与监督式学习相反，数据并不带有任何标签。算法要找到隐含在数据中的结构。比如将数据分为簇状的，就被称为聚类算法（clustering），这是一个典型的无监督学习算法。聚类算法可以用于：市场划分社会关系网络分析计算机集群聚类天文数据聚类二、K-Means算法在聚类问题中，我们会给定一组未加标签的数据集，同时希望有一个算法能够自动的将这些数据分成有密切关系的子集或者是簇，K-me
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2024-07-29 21:25:50
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谱聚类简介谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看作空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。谱聚类原理谱聚类算法是一个使用起来较为容易但是从原理上不是那
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2024-07-10 06:06:13
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无监督学习无监督深度学习深度学习的分类无监督学习的分类无监督特征学习聚类问题K-MeansHAC, Hierarchical Agglomerative Clustering数据降维PCANon-Negative Matrix Factorization - NMF - 非负矩阵分解矩阵因子分解 - Matrix FactorizationAuto-encoder - 自编码器 无监督深度学习深
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2023-09-30 09:18:34
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1.有监督学习的相关方法？无监督学习的相关方法？有监督学习是机器学习的一个方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式，并以此推测新的实例，训练资料由输入物件（向量）和预期输出组成。函数的输出值可以是一个连续的值（回归），或者是一个预测分类标签（分类）常用的有监督方法：人工神经网络、支持向量机（SVM）、KNN（最近邻）、高斯混合模型、朴素贝叶斯、决策树、随机森林无监督学习目的是去对原始资料进行分类，
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2023-10-18 22:31:30
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深度学习 (DeepLearning) 基础 [1]---监督学习与无监督学习Introduce学习了Pytorch基础之后，在利用Pytorch搭建各种神经网络模型解决问题之前，我们需要了解深度学习的一些基础知识。本文主要介绍监督学习和无监督学习。以下均为个人学习笔记，若有错误望指出。监督学习和无监督学习常见的机器学习方法的类型如下：监督学习：用已知标签的训练样本训练模型，用来预测未来输入样本的
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2023-11-01 14:16:05
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目录机器学习与深度学习监督学习与无监督学习 机器学习与深度学习机器学习可以被定义为从数据中总结经验，从数据中找出某种规律或者模型，并利用这些经验、规律或者模型来解决实际问题。机器学习算法主要包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、随机森林等。按照学习方法的不同进行划分，机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习。深度学习是机器学习的一个分支，是一种实现机
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2023-10-28 01:31:08
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作者：Eugenio Culurciello无监督学习可谓是深度学习的圣杯，其目标是建立可兼容小数据集进行训练的通用系统，即便是很少的数据。如今深度学习模型往往在大型监督型数据集上训练。所谓监督型数据集，即每条数据都有一个对应的标签。比如流行的ImageNet数据集，有一百万张人为标记的图像。一共有1000个类，每个类有1000张图像。创建这样的数据集需要花费大量的精力，同时也需要很多的时间。现
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2023-10-26 14:18:43
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监督学习监督学习中的数据中是提前做好了分类的信息的，如垃圾邮件检测中，他的训练样本是提前存在分类的信息，也就是对垃圾邮件和非垃圾邮件的标记信息垃圾邮件筛选监督学习中，他的训练样本中是同时包含有特征和标签信息的，监督学习中，比较典型的问题就是像上面说的分类问题(Classfication)和回归问题(Regression)它们两者最主要的特点就是分类算法中的标签是离散的值，就像上面说的邮
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2024-08-01 00:56:27
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面试中，大家不仅要懂得目前比较流行的深度学习算法，对于传统的分类和聚类算法也要了解一些。在实际应用中也不是所有的深度学习算法就是万能的，训练时间久、可解释性差都可能会阻碍在工业界的使用，很多情况下还是需要用到传统的分类和聚类算法。十二年前就接触到LR和Bayes，然后是K-mean、KNN、决策树、随机森林、SVM、adaboost、xgboost等各种各样的分类和聚类算法，不过当时只是做项目或者
非监督分类——非监督分类只能把样本区分为若干类别，而不能给出样本的描述；其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。非监督分类也称聚类分析相似性度量非监督法与监督法都是以图像的灰度为基础分类方法：（一）波普图形识别分类（二）聚类分析： 1.动态聚类。聚类的方法主要有基于最邻近规则的试探法、K-means均值算法、迭代自组织的数据分析法（ISO
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2023-09-03 10:02:52
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机器学习中的算法多样且分类标准众多。基于算法的学习方式进行分类，可以分成监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习四种。 不准确之处多多指教监督学习 Supervised Learning数据集带有明确的标签。算法用数据集来学习数据的分布，以概率函数、代数函数或人工神经网络作为基函数模型，学习的结果为一个函数。例如给定猫狗的图片和标签训练模型。这个模型你可以用线性回归、非线性回归或者神经网络等其他
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。 答：简述分类与聚类的联系与区别：聚类：在没有训练的条件下把样本划分为若干类。分类：已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。区别：两者区别就是条件中有没有已知类别。简述什么是监督学习与无监督学习：监督学习：从大量的先前知识中来判
文章目录GANSeg: Learning to Segment by Unsupervised Hierarchical Image Generation摘要引言方法Level 1: Point Generation and Part ScaleLevel 2: From Points to MasksLevel 3: Mask-conditioned Image Generation损失函数实
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2024-05-31 14:25:10
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# 深度学习无监督学习的基本概念与应用
随着人工智能技术的快速发展，深度学习逐渐成为了机器学习领域的重要技术。而在深度学习中，无监督学习（Unsupervised Learning）愈加受到关注。与有监督学习依赖标注数据不同，无监督学习能够自主发现数据中的模式，使其在许多实际应用中展现出独特的优势。
## 什么是无监督学习？
无监督学习是一种机器学习任务，其中模型学习如何从未标注的数据中发现
原创
2024-09-04 03:42:36
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# 无监督深度学习
在深度学习领域，无监督学习是一种重要的技术，它可以用来发现数据中的隐藏模式和结构，而无需使用标记的数据。无监督学习的一个重要应用领域是无监督深度学习，它利用神经网络和深度学习模型来进行数据的自动编码和特征学习。
## 自动编码器
自动编码器是一种无监督深度学习模型，它由一个编码器和一个解码器组成。编码器将输入数据映射到一个低维的隐藏表示，解码器将隐藏表示映射回原始数据空间
原创
2023-07-18 08:31:05
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http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 综述 如果已经有一个足够强大的机器学习算法，为了获得更好的性能，最靠谱的方法之一是给这个算法以更多的数据。机器学习界甚至有个说法：
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2017-02-27 21:08:00
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# 深度学习中的无监督学习
深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的工作方式，从大量的数据中学习并提取特征。通常情况下，深度学习需要大量标注的数据来进行监督学习，但是在现实世界中，很难获得足够数量且标注完整的数据。因此，无监督学习在深度学习中扮演着重要的角色。
## 什么是无监督学习？
无监督学习是一种机器学习方法，它不依赖于任何标注的数据。相反，它通过对数据进行聚类、降维或者生
原创
2023-09-10 06:55:13
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文章目录一.什么是数据聚类二.基于GMM的聚类三.k-means聚类法四.层次凝聚聚类五.DBSCAN聚类法 一.什么是数据聚类 如果我们想要对全部都是无标签的数据进行分类，这时候数据聚类就是一大类方式。聚类的意思顾名思义，按照一定的法则，将部分“相近的”数据聚成同一类，给它们相同的标签即可。 下面介绍几种比较有代表性的聚类方法。文章中的GIF图来源于以下文章：https://www.so
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2024-02-04 02:04:43
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Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency 这篇文章可以看做时无监督深度估计的里程碑之作，主要思想是针对于一个双目摄像头左图与右图相互递归，实现网络的训练过程，由于视差图与深度图互为倒数，所以可以通过得到视差图的方法来得到深度图。 以下这一段是一个博主的解释原文链接 这种方法的大体思路是这样的，首先我
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2023-06-09 21:46:54
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无监督方法无监督方法层次聚类方法(hierarchical clustering)单连接聚类全连接聚类组平均聚类离差平方和法（ward）示例DBSCAN(Density based spatial clustering of applications with noise)高斯混合聚类方法最大期望值方法（EM）优缺点聚类分析过程聚类评价外部指标内部指标PCA主成分分析随机投影与ICA随机投影（r
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2024-03-22 11:14:36
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