无监督学习(Unsupervised Learning) 聚类无监督学习 特点 只给出了样本, 但是没有提供标签 通过无监督学习算法给出的样本分成几个族(cluster), 分出来的类别不是我们自己规定的, 而是无监督学习算法自己计算出来的 K-means 聚类算法 规定 ...
Unsupervised Learning . k means clustering algorithm . . 算法思想 . . k means的不足之处 . . 如何选择K值 . . Spark MLlib 实现 k means 算法 . Mixture of Gaussians and the EM algorithm . The EM Algorithm . Principal Comp ...
2014-12-23 09:56 4 7332 推荐指数:
无监督学习(Unsupervised Learning) 聚类无监督学习 特点 只给出了样本, 但是没有提供标签 通过无监督学习算法给出的样本分成几个族(cluster), 分出来的类别不是我们自己规定的, 而是无监督学习算法自己计算出来的 K-means 聚类算法 规定 ...
Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记。 Machine Learning ...
监督学习:简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意,样本是既有数据,也有数据对应的结果),利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数),然后利用这个模型,将所有的输入映射为相应的输出,之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分,分类就是离散的数据,回归 ...
机器学习的常用方法中,我们知道一般分为监督学习和非监督学习。 l 监督学习:监督学习,简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意,这个样本是既有数据,也有数据相对应的结果),利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说就是一个函数),然后利用这个模型,将所有的输入映射为相应的输出,之后对输出 ...
Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforced Learning Goal: How to apply these methods How to evaluate each methods What ...
斯坦福大学的Machine Learning课程(讲师是Andrew Ng)公开课是学习机器学习的“圣经”,以下内容是听课笔记。 一、何谓机器学习 Machine Learning is field of study that gives computers the ability ...
摘要 大多数实例分割算法都要求为所有的训练样本分配一个分割掩码标签。为新类别打标签是一件费时费力的事情,所以这篇文章提出了一个新的偏监督学习训练范例,使用权值迁移函数来训练拥有大量边框标注但是有很少分割标注的实例分割模型。这些改进可以让Mask R-CNN检测和分割3000个视觉概念 ...
一些参考资料: [1] 李宏毅机器学习教学视频 semi-supervise [2] 李宏毅视频的文字稿 (上面两个资料的讲解顺序是:semi-supervised generative model --> low density assumption --> ...