聚类
K-means(K均值聚类)降维
PCAK-means原理我们先来看一下一个K-means的聚类效果图 K-means聚类步骤1、随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别3、接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的新中心点（平均值）4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样，那
文章目录内聚度 Cohesion离散度 Separation簇致密度 Cluster compactnessProximity 距离衡量方式Hamming 距离度量致密度 聚类算法本身是一种无监督算法，但是对于聚类算法的评估方式却存在（supervised）有监督 和 （unsupervised）无监督 两种；本讲主要讲无监督的评估方式，这种评估方式不需要借助标签有监督的评估方式可以参考我的上一
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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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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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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欢迎喜欢编程语言知识和机器学习算法等科技类文章，以及经济和历史等文史类文章的朋友们：CodingFarmer2019，我们一起格物致知和学史悟道，实现人生辉煌！目录一、基本概念二、无监督学习的三种算法1.数据预处理方法1.1 对样本数据的特征变量的取值进行预处理1.2 对样本数据的特征变量的取值类型进行转换2.数据的特征变量的降维和升维方法2.1 对样本数据的特征变量进行降维处理2.2
目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededSupervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededDimension reductionPreprocessing:Huge dimension, say 2
原创
2021-04-15 18:55:15
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目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy needed Supervised Learning Massive Unlabeled data Unsupervised Learning Why needed
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2020-12-11 23:48:00
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机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。 监督与无监督区别： 1. 有监督学习方法必须要有训练集与测试样本。在训练集中找规律，而对测试样本使用这种规律。而非监督学习没有训练集，只有一组数据，在该组数据集内寻找规律。 2. 有监督学习的方法就是识别事物，
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2019-05-14 16:33:00
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**************************************注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结非常easy遗忘。依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检測、推荐系统及大规模机器学习等内
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2017-06-21 11:40:00
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1 、名词监督学习 ： supervised learning 无监督学习 ： unsupervised learning 半监督学习 ： semi-supervised learning2 、 概念监督学习：亦称监督训练、有教师学习。是利用已知类别的样本（即有标记的样本 labeled sample，已知其相应的类别），调整分类器的参数，训练得到一个最优模型，使其达到所要求性
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精选
2016-11-05 13:04:58
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https://www.toutiao.com/a6673066493946626574/AI想必大家都知道，在机器学习训练一个模型的过程中需要大量的数据进行喂养。根据训练的模型不同，一般有如下的几种机器学习方法：监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习今天我们就来介绍以上的四种学习方式。模型在介绍四种学习方法之前，我们先来介绍一下模型。什么是模型呢？模型其实就相...
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2019-03-28 08:45:27
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文章目录前言一、数据介绍二、实验代码1.将语料转存为文本2.用Kenlm统计ngram3.加载Kenlm的ngram统计结果4.过滤ngram5.构建字典树，做预分词，得到候选词6.候选词回溯7.输出结果文件 前言 这篇文章是对发现新词 | NLP之无监督方式构建词库(三)的性能优化。主要改动包括如下两个方面：1、使用了语言模型工具kenlm的count_ngrams程序来统计ngram。由于
一、监督学习（supervised learning） 通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）来训练，从而得到一个最优模型，再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果，对输出结果进行简单的判 断从而实现分类的目的，那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力。监督学习中只要
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2017-06-09 10:44:00
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一、基本概念1 特征（feature） 数据的特征。举例：书的内容2 标签（label） 数据的标签。举例：书属于的类别，例如“过已有的
原创
2022-08-04 17:18:56
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在机器学习(Machine learning)领域。主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出
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2017-04-22 20:07:00
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