近年来，随着经济社会数字化发展，商业银行逐步向数字化、智能化转型，监管部门对商业银行数据报送质量也越来越重视。自2020年5月9日工行、农行、中行、建行、交行、邮储、中信、光大8家商业银行因监管标准化数据（EAST）系统数据质量及报送存在违法违规行为，被银保监会罚款共计1770万元。 &nbs
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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数据分析的基础知识内容什么是监督学习在监督学习中，计算机通过示例学习。它从过去的数据中学习，并将学习的结果应用到当前的数据中，以预测未来的事件。在这种情况下，输入和期望的输出数据都有助于预测未来事件 二:所有监督学习算法本质上都是复杂算法，分为分类或回归模型。1.回归模型—回归模型用于输出变量为实际值
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2024-01-17 13:16:27
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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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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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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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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
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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作者：余敏君1 前言以往的联邦学习工作往往仅专注于对监督学习任务的研究，即要求所有的数据都必须包含相应的标签。但是，在现实场景中，考虑到大数据量标注任务所需要的人力和物力开销是非常大的，因此本地客户端所包含的数据常常大部分甚至全部都是没有相应标签信息的。为了解决上述问题，大量新的学习范式应运而生。这其中，半监督学习作为一种解决标签数据量小问题的有效方法，被广大机器学习研究者所偏爱。本博客将从联邦半
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2024-01-29 17:35:41
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半监督学习transductive learning：unlabeled data is the testing data inductive learning：unlabeled data is not the testing data一、生成方法：self-training将初始的有标签数据集作为初始的训练集 (X_train, y_train)=(X_l, y_l) 根据训练集训练得到一个初
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2023-11-24 10:49:30
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# 深度学习表格分类算法入门指南
在这篇文章中，我们将逐步学习如何实现一个深度学习的表格分类算法。我们将通过一个明确的流程来帮助你理解每一个步骤，并提供必要的代码示例及其注释。
## 流程图表
下面是实现深度学习表格分类算法的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------------|----
原创
2024-08-25 03:41:58
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支持向量机、逻辑回归、决策树等经典的机器学习算法主要用于分类问题，即根据一些己给定类别的样本， 训练某种分类器，使得它能够对类别未知的样本进行分类。与分类问题不同，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。分类问题属于监督学习的范畴 ， 而聚类则是非监督学习。K 均值聚类K均值聚类（ K-
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2024-01-11 11:49:59
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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
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
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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基于光谱的分类方法1.概要灰度分割非监督分类： ISODATA、K-Means监督分类：基于传统统计分析分类器（平行六面体、最小距离、马氏距离、最大似然）【分类器】基于人工智能分类器（神经网络）【分类器】基于模式识别分类器（支持向量机、模糊分类)【分类器】针对高光谱有波谱角（SAM），光谱信息散度，二进
制编码。2.详细介绍2.1 灰度分割对于单波段影像，主要用于温度、植被类型、地形等分割
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2023-12-25 10:34:00
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文章目录聚类算法距离公式K-means算法直接调用实现基于EM的实现局限性Hierarchical Clustering算法代码实现局限性GMM（Gaussian Mixture Model高斯混合模型）代码实现局限性DBSCAN算法详解代码实现基于网格的聚类算法代码实现局限性模型评估evaluationelbow method代码实现silhouette analysis 聚类算法(Clus
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2023-11-06 15:10:09
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