Kmeans算法1.应用场景2.算法区别2.1.无监督学习与聚类算法理论的区别2.2.聚类和分类算法的区别3.Kmeans算法原理3.1算法属性含义3.2 算法结果预测3.3 `Kmeans`有损失函数吗？3.4 优点与缺点4.距离的衡量5.代码实现 1.应用场景文档分类器：根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的类别。客户分类：利用消费者的购买行为、偏好等数据，K-means能将客户分为不
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2024-09-24 23:53:12
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无监督学习的核心思想是构建出一个与待测样本最相近的“模板”与之比较，根据像素或特征的差异性实现缺陷得到检出与定位，根据维度不同，分为两种方法：（1）基于图像相似度的方法 该方法在图像像素层面进行比较，核心思想是重建出与输入样本最相近的正常图像，二者仅在缺陷区域有差别。生成图与输入图之间的差
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2024-07-08 18:55:38
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无监督图像分类技术1.基于深度学习参考论文：A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classification1.1 目标leverage unlabeled data in numerous ways:semi-supervisedself-supervisedweakly-supervised or metr
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2024-03-06 08:06:29
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1 典型模型kmeansLDALSAHMM（无状态序列数据）2 参数优化EMEM算法即“期望极大算法”。学过机器学习的朋友都知道EM算法分两步：E步求期望，M步求极大。但是期望是求谁的期望，极大是求谁的极大呢？这里面其实有两种解读角度。“通俗”角度通俗角度的话，求极大肯定是求似然函数的极大了，而且一般都是对数似然。我们一般解决模型参数求解问题，都是在给定数据的情况下，求解使得似然函数最大的参数的取
背景：这篇文章发在ICML2018上，是图像领域的重要的论文。训练图像去噪不需要无噪的原图像，非常具有参考意义。目的：读懂并解析论文。论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.04189源码地址：https://github.com/NVlabs/noise2noise目录一、摘要与背景1.1 贡献点1.2 问题描述二、理论背景2.1 问题描述2.2 神经网络下的问题描述2.
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2024-08-03 23:12:17
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无监督学习1、简介无监督学习是一种对不含标记的数据建立模型的机器学习范式。最常见的无监督学习方法是聚类,就是讲无标记的数据分成几种集群，这些集群通常是根据某种相似度指标进行的，如欧氏距离（Euclidean distance),常用领域有：数据挖掘、医学影像、股票市场分析、计算机视觉、市场细分等。2、用k-means算法聚类数据k-means算法常用数据的不同属性将输入数据划分成k组。分组是使用最
图像分类：图像分类是给定一幅测试图像，利用训练好的分类器判定它所属的类别，而分类器是利用带类别标签的训练数据训练出来图像分类也可称为图像识别，图像分类是通过海量的图像数据来训练分类器（深度学习网络，并通过分类器来进行图像的分类）（图像分类可用于人脸识别，指纹识别等需要和人相对应的场景）图像识别：图像识别是指计算机对图像进行处理、分析和处理，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。与图像分类对比的话，
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2024-02-21 10:47:28
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作者：邵可佳笔者一直对颜值评测领域问题感兴趣，而该领域的公开数据集有限，很难取得大规模的高质量标注数据，如何设计一套无需标注数据的颜值评测模型，一直是困扰笔者很久的问题。而近期，笔者使用无监督技术在这方面做了一个小小的尝试，有了一点收获，在这里分享给大家，希望给大家在模型训练领域带来新思路，也有错漏或可以改进的地方希望大家不吝赐教。众所周知，目前机器学习主要还是通过监督学习或半监督学习
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。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变量疾病：–心梗–不稳定性心绞痛新的实例：–(性别=‘男’，年龄<70, KILLP=‘I'，饮酒=‘
深度图像分类模型通常以监督方式在大型带注释数据集上进行训练。随着更多带注释的数据加入到训练中，模型的性能会提高，但用于监督学习的大规模数据集的标注成本时非常高的，需要专家注释者花费大量时间。为了解决这个问题，人们开始寻找更便宜的标注的标签来源，是否有可能从已经公开的数据中学习高质量的图像分类模型？OpenAI 提出的CLIP模型 [1] 的提议——最近由于在 DALLE-2 模型中的使用而重新流行
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2023-12-17 21:09:51
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无监督图像分类任务如何解决？
原创
2021-08-11 09:15:44
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无监督图像分类问题是图像分类领域一项极具挑战的研究课题，本文介绍了无监督图像分类算法的发展现状，供大家参考学习。作者 | 郭冰洋编辑 | 言有三 1 简介近年来，深度学...
原创
2022-10-12 15:23:39
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计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用，因此值得好好总结。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的各种tricks如下：WarmupLinear scaling learning rateLabel-smo
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2024-03-25 22:24:05
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图神经网络的相关知识机器学习的分类按有无标签分类监督学习监督学习指的是每个训练数据的样本都有标签，通过标签可以指导模型进行学习，学到具有判别性的特征，然后对未知样本进行预测。翻译成人话：班里的人分为内卷人和摆烂人，有一个机器会自动观察内卷人的成绩和摆烂人的成绩，等观察的人够多了之后，他就可以根据成绩判断哪个是摆烂人哪个是内卷人，这样机器看到小废物rytter的成绩后就能判断出rytter是个摆烂人
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2023-10-19 10:54:25
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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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Code：https://github.com/lhoyer/DAFormerPaper: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Hoyer_DAFormer_Improving_Network_Architectures_and_Training_Strategies_for_Domain-Adaptive_Semantic_
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
无监督学习与监督学习不同，无监督学习是指对没有标签的数据进行学习，或者说对没有正确答案的数据进行学习，一个例子如下所示。我们希望我们的机器学习算法能够自动的将图中的数据分为左下和右上这两类。 类似这种探寻数据内在结构，通过算法对无标签数据进行划分族群的算法称为聚类分析。比如我们在网上看新闻的时候我们会发现类似的新闻会被归为一类，例如体育，娱乐，经济，政治等等。我们知道成数十万以上的新闻是不可能有标
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2024-09-13 13:07:48
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Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey、很好的翻译 【阅读笔记】本文关注的是监督和弱监督学习方法，不包括无监督方法 对于监督学习：骨干网络的选择、网络块的设计和损失函数的改进 对于弱监督学习方法：数据增强、迁移学习和交互式分割来研究医学图像提取鉴别特征比普通RGB图像更困难：存在模糊、噪声、低对比度等问题。近年来，基于模型驱动技术
目录前言：标签名称替换类别预测自训练总结前言：在训练模型的时候，比如分类任务等等，都需要有标签数据进行监督学习，即使是要少量的标签数据，也可采用半监督的方式来提高模型的泛化性，关于一些最新的半监督学习可以参看笔者另一篇博客：但是今天要分享的这篇论文是EMNLP20论文《Text Classification Using Label Names Only: A Language Model Self
