在无监督学习中聚类分析占据很大的比例，所以本章主要介绍几种聚类分析的算法和字典学习。 聚类分许是统计、分析数据的一门技术。应用领域有：机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析 以及生物信息等领域。 常见的聚类分析算法有系聚类、K-均值聚类、基于密度的聚类、MeanShift聚类。 字典学习既可以用来进行有监督问题的解决（如图像分类），也能用于无监督问题的解决（如使用字典学习对图像去噪等） 1、系统聚
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2024-10-20 16:49:39
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任务* 了解以下概念： > 监督式学习 > 非监督式学习* 了解一种数据挖掘（机器学习）算法，并了解案例有监督学习和无监督学习构建机器学习模型包括：选择建模技术，并在数据集中应用该技术。从高层次上区分，有两种类型的建模技术：监督学习和无监督学习。▲ 基本流程：准备原料--> 模型学习 --> 模型评价构建模型之后，使用标准
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2024-07-16 22:46:18
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目录无监督对比学习：Moco文章内容理解代码解释有监督对比学习：Supervised Contrastive Learning文章内容理解 无监督对比学习：Moco文章内容理解以下内容全部来自于：自监督学习-MoCo-论文笔记. 侵删 论文：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation LearningCVPR 2020 最佳论
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2024-08-12 10:49:59
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说明：机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个科学。人们很难直接从原始数据本身获得所需信息，机器学习可以把无序的数据转换成有用的信息；移动计算和传感器产生的海量数据意味着未来将面临越来越多的数据，如何从中抽取到有价值的信息很重要，机器学习可以帮助我们从中抽取有用的信息。本文主要根据《机器学习实战》和网上搜集的一些有关机器学习的总结经验贴，具体的链接忘记了，因此这里将文件类型设置为翻译，还望见
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
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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监督学习：训练数据集有标注。在监督学习中我们有一个数据集，这个数据集被称训练集。非监督学习：无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。这是一个，那是另一个，二者不同。是的，无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇。所以叫做聚类算法。事实证明，它能被用在很多地方。 大型计算机集群、社交网络的分析、市场分割、聚类
1 分类和聚类Classification (分类)：对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练数据中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)。
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2013-05-11 00:41:00
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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
一.什么是图？有几个节点，节点之间有线连着，这样的情景就叫图：二.由于节点之间的连接方式的不同，我们诞生了以下含义：1.有向边：从一个节点到另一个节点的连接是单向的，我们称两个节点之间的线为有向边。2.无向边： 从一个节点到另一个节点的连接是双向的，我们称两个节点之间的线为无向边。3.有向图： 图中所有的边都是有向边4.无向图： 图中所有的边都是无向边三.由于要对图加以描述，我们又诞生了以下定义：
文章目录监督学习算法1.定义2.分类回归问题分类问题无监督学习算法1.定义2.分类聚类机器学习算法中多种可...
原创
2022-07-29 11:04:42
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监督学习与无监督学习
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2018-07-26 11:06:08
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自理解机器学习的概念时，没有深刻理解监督学习和无监督学习的区别，在网上查找了部分资料，现在总结如下：总的来说，机器学习任务将根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习，这是最简单直接的区别。那么问题来了，什么是label呢，简单的讲字面意思是标签，实际的作用就是对数据的一种标注，就是学习时我们标注的target值。
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2018-10-05 08:23:44
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一、监督学习监督学习指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。根据在学习过程中所获得的经验、技能，对没有学习过的问题也可以做出正确解答，是监督学习的最终目标。简单来说，就是输入对象有明确期望输出值的学习过程。以人工神经网络算法为例，输入输出根据实际生产情况确定。为探寻转化原因，我们在输入层与输出层之间设置至少一层的隐含层，数据在层与层之间靠权重传递。我们训练输入层、
原创
2021-03-25 20:10:28
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机器学习：定义一、给予计算机能自我学习的能力而不是编程。定义二、对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习 监督学习在有监督的学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道正确的输出应该是什么样的，我们认为输入和输出之间
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2019-12-04 15:19:00
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通俗讲解监督学习与无监督学习
原创
2022-09-29 16:57:27
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监督学习是机器学习的类型，其中机器使用“标记好”的训练数据进行训练，并基于该数据，机器预测输出。
原创
2022-06-09 01:23:20
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无监督学习(unsupervised learning)没有已知标签的训练集，只给一堆数据集，通过学习去发现数据内在的性质及规律。K-Means聚类算法步骤随机取k个样本作为初始均值向量（或者采用别的方式获取初始均值向量）；根据每个样本与均值向量的距离来判断各个样本所属的蔟。根据分好的蔟再次计算新的均值向量，根据新的均值向量再对每个样本进行划分。循环步骤2，3，直到分类结果相同或者在我们规定的误差
前言“给你看下我之前去景区玩拍的照片，风景很好””嗯嗯，我正好也准备出去玩，快分享下“……”照片呢，还没找到吗？“”等会啊，手机里太多照片了，给我点时间找找“这是不是很多人的常态？看着手机里上百张甚至上千张照片，想要找到某张特定的照片，简直堪比海底捞针，费时又费力。难道只能在相册里从头到尾浏览一遍，不能按照照片中物品类别进行查找吗？当然可以了，华为机器学习服务场景识别功能就可以通过识别、标签图片中
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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