在很多应用领域，例如模式识别，语义分析，文本分类等等，通常是高维的数据。在这种情况下，降维是一个有效的处理这些数据的方法。到目前为止，出现了很多的降维方法，可分为三大类，无监督、监督、半监督。监督的降维方法主要包括线性判别分析（LDA），边缘Fisher分析（MFA），最大边缘准则（MMC）。无监督的降维方法主要包括主成分分析（PCA），局部保持投影（LPP）等等。而半监督降维方法包括了半监督降维
NMF方法及实例 非负矩阵分解（NMF） 非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization，NMF)是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法。 基本思想：给定一个非负矩阵V，NMF能够找到一个非负矩阵W和一个非负矩阵H，使得矩阵W和H的乘积近似等于矩阵V ...
转载
2021-10-07 16:38:00
456阅读
2评论
PCA方法及其应用 主成分分析(PCA) 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA）是最常用的一种降维方法，通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用作数据压缩和预处理等。 PCA可以把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量，称为主成分。主成分能够尽可能保 ...
转载
2021-10-05 14:45:00
320阅读
2评论
# 无监督深度学习代码实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现无监督深度学习代码。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数据准备 |
| 步骤二 | 特征提取 |
| 步骤三 | 模型训练 |
| 步骤四 | 结果评估 |
## 步骤一：数据准备
在无监督学习中，数据是最重要的。首先，你需要准备一个数据集。这个数据集可
第3章 深度神经网络基础3.1 监督学习和无监督学习监督学习(supervised learning)：提供一组输入数据和其对应 的标签数据，然后搭建一个模型，让模型在通过训练后准确地找到输入数据和标签数据之间的最优映射关系，在输入新的数据后，模型能够通过之前学到的最优映射关系，快速地预测出这组新数据的标签。这就是一个监督学习的过程3.1.1监督学习监督学习的主要应用场景：回归问题和分类问题回归问
一：降维之数据压缩 将讨论第二种无监督学习的问题：降维。数据压缩不仅能让我们对数据进行压缩，使得数据占用较少的内存和硬盘空间，还能对学习算法进行加速。 （一）降维是什么（二维降至一维） 假使我们要采用两种不同的仪器来测量一些东西的尺寸，其中一个仪器测量结果的单位是英寸，另一个仪器测量的结果是厘米，我
转载
2020-05-22 21:41:00
319阅读
2评论
常用的无监督学习方法
学习资料：吴恩达机器学习课程一. K-means算法1. 算法思想K-均值算法是无监督学习中聚类算法中的一个初始化k个聚类中心循环：
将每个训练样本归类到最近的聚类中心组成一个个聚类移动聚类中心到本身聚类的中心(平均值)2. 目标优化3. 随机初始化K-均值的一个问题在于，它有可能会停留在一个局部最小值处，而这取决于初始化的情况。解
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：
转载
2017-02-27 21:08:00
145阅读
2评论
# 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
103阅读
# 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
# 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
83阅读
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，
转载
2023-10-18 22:31:30
56阅读
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
转载
2023-09-30 09:18:34
601阅读
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
转载
2023-06-09 21:46:54
215阅读
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
转载
2023-10-28 01:31:08
84阅读
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
转载
2023-11-01 14:16:05
99阅读
无监督学习无监督学习无监督学习----sklea--降维基于聚类的整图分割示例K-means聚类算法无监督学习无监督学习----sklea–降维基于聚类的整图分割示例K-means聚类算法写了一点点哈哈
原创
2022-12-09 10:05:42
176阅读
Generative models（生成模型）1、PixelRNN根据前面的一个像素，输出下一个像素。这种方式可以收集大量的图片进行无监督训练，训练网络。通过部分的图像就可以预测后面的图像。在训练的过程中，首先输入图像的第一个像素，这个时候神经网络的输出应该是图像的第二个像素；然后输入图像的第一、二个像素，这个时候神经网络输出的是图像的第三个像素，依次类推，对网络进行训练。 如上图，最左侧的图像为
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
转载
2023-10-26 14:18:43
79阅读
机器学习-无监督学习-聚类算法1.什么是无监督学习2.聚类算法(K-均值)3.优化目标4.随机初始化以及K值的选择 1.什么是无监督学习首先，在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的数据就是这样的： 在
