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。分类指监督学习，就是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。指无监督学习，是指根据“物以类聚”的原理，将本身没有类别的样本聚集成不同的组，这样的一组数据对象的集合叫做簇，并且对每一个这样的簇进行描述的过程。区别是，分类是事先定义好类别 ，聚类则没
结巴分词系统中实现了两种关键词抽取法，一种是TF-IDF关键词抽取算法另一种是TextRank关键词抽取算法，它们都是无监督的算法。以下是两种算法的使用：#-*- coding:utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
import jieba.analyse
import jieba
s='gStore 是一个基于图的 RDF 数据管理
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2024-09-23 12:52:59
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作者 | 程明明 编辑 | CVer
大规模无监督语义分割
引言语义分割是计算机视觉领域中被广泛关注的一个研究方向，其旨在针对图像中每一个像素进行分类。由于语义分割的固有挑战，目前大多数工作都关注于多样性受限（例如几十类）且数据规模受限场景的语义分割。尽管许多方法在这些受限的场景中取得了显著的效果，但是面对现实世界中常用的几百上千类物体规模带
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2024-04-20 20:37:46
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迄今为止，前四篇文章已经介绍了分词的若干思路，其中有基于最大概率的查词典方法、基于HMM或LSTM的字标注方法等。这些都是已有的研究方法了，笔者所做的就只是总结工作而已。查词典方法和字标注各有各的好处，我一直在想，能不能给出一种只需要大规模语料来训练的无监督分词模型呢？也就是说，怎么切分，应该是由语料来决定的，跟语言本身没关系。说白了，只要足够多语料，就可以告诉我们怎么分词。 看上去很完美，可
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2024-05-13 12:09:15
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前言今天要介绍的这篇是将对比学习应用到对话系统的一篇最新paperGALAXY： https://arxiv.org/pdf/2111.14592.pdf废话不多说，直接开始～贡献先给出其贡献点。（1）第一个使用半监督让模型显示学习对话策略的研究。（2）实验结果显示了方法的有效性，其学习到了对话策略。（3）同时利用了有标签数据和无标签数据，给这一领域带来一些启发。对话预训练模型一个任务型对话系统，
无监督学习(弱监督学习)让模型对输入的数据进行特征提取，从而实现无标签学习（无监督学习） 本质是编码，解码的过程。让模型在卷积编码（下采样）、卷积解码（上采样）的过程中。自我总结特征目前常用于图像分割 （ps：图像分割又分为三种：普通分割、 语义分割、实例分割。此处的无监督学习现用于普通分割）编码解码器的结构，可以类似为一种无监督神经网络，每层结构类似（顺序不能变）： 卷积 + BtachNorm
简单介绍在众多聚类算法中，K-Means 算得上是其中一个经典的算法之一了，它属于无监督学习成员的er import KMeansimg = cv2.
原创
2022-06-27 15:42:54
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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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分词算法中，一般都需要一个词典，但这些词典往往很难覆盖所有的词，特别是在一些专业领域，甚至有超过40%的词都不在词典里面，这样首先就需要“学习”大量的新词，否则分词准确性很难提高，进一步的，有研究就干脆不要词典了，由算法自动从大量的语料中学得一个词典，这就是统计分词，或者成为无字典分词。一般就只预设一个小规模的词典，
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2024-05-06 19:18:52
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1. 无监督学习机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。监督学习常用于分类和预测。数据集中的所有变量被分为特征和目标，对应模型的输入和输出；数据集被分为训练集和测试集，分别用于训练模型和模型测试与评估。常见的监督学习算法有Regression(回归)、KNN和SVM(分类)。无监督学习常用于聚类。输入数据没有标
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2024-06-18 15:14:57
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在实际数据收集的过程中，带标签的数据远远少于未带标签的数据。 我们据需要用带label 和不带label的数据一起进行学习，我们称作半监督学习。Transductive learning：没有标签的数据是测试数据Inductive learning：没有标签的数据不是测试数据 为什么没有标签的数据会帮助我们学习呢？ 是因为没有标签数据的分布可能会告诉我们一些潜在的规律。1.半监督生成模型 Semi
【半监督图像分割 2023 CVPR】UniMatch论文题目：Revisiting Weak-to-Strong Consistency in Semi-Supervised Semantic Segmentation中文题目：重新审视半监督语义分割中的强弱一致性论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.09910论文代码：论文团队：发表时间：DOI:引用：Yang L,
介绍OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库。opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快。它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉
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2024-04-24 11:06:31
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2.自动文本分类现在对于文本分类的定义和范围有所了解。当提到 “文本分类系统” 可以将文本文件划分到它们代表的类或类别时，也从该概念和数学上对文本分类进行了正式的定义。假设几个人通过浏览每个文本并进行分类完成文本分类任务，那么他们就是我们所讨论的文档分类系统的一部分。然而，一旦文档数量超过百万并且需要快速进行分类处理时，该方法则不能很好地扩展。为了使文档分类的过程更加高效和快速，需要思考文本分类任
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2024-06-12 21:06:39
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令人惊讶的是，尽管我们的世界几乎被数据所淹没，但很大一部分是未经标注未被整理过的，这意味着这些数据对于大多数目前的监督式学习来说是不可用的。 以上，反映出监督学习的局限性也突出无监督学习的重要性和发展前景，即便如此，目前而言，任何无监督学习的准确性和有效性也达不到监督学习的效果。 在介绍无监督学习之前，先介绍数据预处理。 1、数据预处理 通用代码 from sklearn.preprocessin
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2024-05-16 12:21:44
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《Python机器学习基础教程》笔记预处理步骤，有时可以提高监督算法的精度，或者减少内存占用和时间开销。不过评估无监督算法却没有什么好方法，唯一的方法就是人工检查。一、无监督学习的分类无监督学习主要有两种类型：数据集变换与聚类。数据集变换：数据集的无监督变换是创建数据新的表示，与数据原始表示相比，新的表示可能更容易被人或其他机器学习算法所理解。利用无监督学习进行数据变换最常见的目的就是可视化、压缩
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2023-12-31 17:00:07
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# 边缘分割与深度学习的无监督学习方法
## 引言
在计算机视觉领域中，边缘分割是一种重要的技术，用于检测图像中的重要结构和对象的边界。传统的分割方法往往依赖于手动设计的特征，这使得其适应性较差。随着深度学习的迅速发展，无监督学习在边缘分割中的应用逐渐受到关注。
本文将探讨无监督深度学习在边缘分割中的应用，并提供一个简单的代码示例，最后以甘特图形式展示相关的时间管理计划。
## 什么是边缘
原创
2024-10-24 04:52:29
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4.1-4.3 整理1、机器学习的四个分支： 监督学习：目前最多，通常需要人工标注，主要包括回归和分类、序列生成、语法树预测、目标检测、图像分割 无监督学习：没有目标情况下寻找输入数据的有趣变换，目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。降维和聚类是常见的无监督学习方法。 自监督学习：没有人工标注标签的监督学习，标签仍然存在，但是他们由输入数据生成，通常使用启发
机器学习算法大体分为三类：监督学习（supervised learning）、无监督学习（unsupervised learning）和半监督学习（semi-supervised learning）。监督学习是指我们利用带有类别属性标注的数据去训练、学习，用于预测未知数据的类别属性。例如，根据用户之前的购物行为去预测用户是否会购买某一商品。常用的算法有决策树，支持向量机SVM，朴素贝叶斯分类器，K
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2024-06-22 10:14:32
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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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