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 ...
无监督学习 相对监督学习 输入进x,有对应的y ,没有标注 聚类 k均值 基于密度的聚类 最大期望聚类 降维 潜语义分析 LSA 主成分分析 PCA 奇异值分解 SVD k 均值 k means 是聚类算法中最为简单 高效的,属于无监督学习算法核心思想:由用户指定k个初始质心 initial centroids ,以作为聚类的类别 cluster ,重复迭代直至算法收敛基本算法流程: 选取k个初 ...
2019-09-09 00:27 0 354 推荐指数:
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 ...
的机器学习。统计学习的方法是基于数据构建概率统计模型从而对数据进行预测与分析,一般包括监督学习、无监督学习 ...
机器学习中的监督学习和无监督学习 说在前面 最近的我一直在寻找实习机会,很多公司给了我第一次电话面试的机会,就没有下文了。不管是HR姐姐还是第一轮的电话面试,公司员工的态度和耐心都很值得点赞,我也非常感激他们。但是我都没有进入下一轮面试的机会,一路想想我的简历和学习经历,确实也挺难有 ...
最近发现很多人还是不能真正分清机器学习的学习方法,我以个人的愚见结合书本简单说一下这个 机器学习中,可以根据学习任务的不同,分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-Supervised ...
本文仅对常见的无监督学习算法进行了简单讲述,其他的如自动编码器,受限玻尔兹曼机用于无监督学习,神经网络用于无监督学习等未包括。同时虽然整体上分为了聚类和降维两大类,但实际上这两类并非完全正交,很多地方可以相互转化,还有一些变种的算法既有聚类功能又有降维功能,一些新出现的和尚在开发创造中的无 ...
前面对半监督学习部分作了简单的介绍,这里开始了解有关无监督学习的部分,无监督学习内容稍微较多,本节主要介绍无监督学习中的PCA降维的基本原理和实现。 PCA 0.无监督学习简介 相较于有监督学习和半监督学习,无监督学习就是从没有标签的数据中进行知识发现的过程。 更具体地说,无监督学习 ...
一:降维之数据压缩 将讨论第二种无监督学习的问题:降维。数据压缩不仅能让我们对数据进行压缩,使得数据占用较少的内存和硬盘空间,还能对学习算法进行加速。 (一)降维是什么(二维降至一维) 假使我们要采用两种不同的仪器来测量一些东西的尺寸,其中一个仪器测量结果的单位是英寸,另一个仪器测量的结果是 ...
前言 在上篇《Python 机器学习实战 —— 监督学习》介绍了 支持向量机、k近邻、朴素贝叶斯分类 、决策树、决策树集成等多种模型,这篇文章将为大家介绍一下无监督学习的使用。无监督学习顾名思义数据中不包含已知的输出结果,学习算法中只有输入数据,算法需要从这些输入数据中提取相关规律。无监督学习 ...