文章目录BERT是什么BERT调优句子（对）分类任务分类器预测中文分类实践下载中文预训练模型修改run_classifier.py训练预测扩展阅读 BERT是什么BERT是一种预训练语言表示的方法，在大量文本语料（维基百科）上训练了一个通用的“语言理解”模型，然后用这个模型去执行想做的NLP任务。BERT比之前的方法表现更出色，因为它是第一个用在预训练NLP上的无监督的、深度双向系统。无监督意味着
一、深度学习引入1.各学习方法之间的联系SL、 SSL和UL是传统ML方法:DL提供了一个更强大的预测模型,可产生良好的预测结果;RL提供了更口快的学习机制,且更适应环境的变化;TL突破了任务的限制,将TL应用于RL中,能帮助RL更好地落实到实际问题。2.概念1.监督学习(Supervised learning，SL)向学习算法提供有标记的数据和所需的输出，对每一次输入，学习者均被提供了一个回应目
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2024-07-13 15:12:58
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GAN网络（Generative Adversarial Networks），生成对抗网络，由lan Goodfellow在2014年提出，发表在NIPS会议（神经信息处理系统大会）上。第一次听说GAN网络就不明觉厉。其他网络都是对输入图像进行某种处理，得到某种特定的输出。而GAN网络居然可以“无中生有”，无论是去除马赛克，还是换脸，还是对灰度图像上色，都显得不可思议，怎么可能凭空产生多余的信息？
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2024-11-01 17:46:34
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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、
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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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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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1.前言1.1 自从不要求提交日报周报后， 整个人就懈怠了起来。2022年开始不用提交日报周报了， 缺少了这么个监督后， 我日常工作中也不积极积累和思考了，天生散漫的思维一时无法聚拢， INFP的弱点暴露无遗1.2 这不得不让我想起学生时代小学的时候日常作业搭配隔天的作业检查， 就是一个很好的监督工具， 当这个流程成为了日常习惯， 那么日常检查就是骑自行车的时候的每一蹬脚， 维持日常习惯的进行中学
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2024-10-09 19:27:34
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模型评价的目的对于解决同一问题的不同模型，通过比较模型指标来比较模型之间的优劣，选取最优模型对于同一模型，通过比较模型指标来调整模型参数模型评价的基本思路评价机器学习模型的基本思维是把数据分为没有交集，且具有相同普遍性的训练集（Training Set）和测试集（Testing Set），这种做法被称为交叉验证（Cross Validation）.其中，训练集用于训练模型，训练好的模型对测试集的数
文章目录10.1. 二叉树10.1.1 顺序存储二叉树10.1.2. 线索化二叉树10.2. 堆排序10.3. 赫夫曼树10.4. 赫夫曼编码10.5. 二叉排序树10.5. 平衡二叉树(AVL树) 10.1. 二叉树数组存储方式的分析优点：通过下标方式访问元素，速度快。对于有序数组，还可使用二分查找提高检索速度。缺点：如果要检索具体某个值，或者插入值(按一定顺序)会整体移动，效率较低.链式存储
目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededSupervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededDimension reductionPreprocessing:Huge dimension, say 2
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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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监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的两大核心类别，它们的主要区别在于训练数据是否有标签（Label）。 类别监督学
From AI and some articles. 监督学习是机器学习的一种基本类型，它使用已标记（labeled）的数据集来训练算法，以识别模式并预测新数据的结果。在已标记的数据集中，每个输入数据都对应一个正确的输出标签，就好比一个学生在有老师指导的情况下学习。 运作原理 准备已标记数据：首先， ...
**************************************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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