前言 近年来AI人工智能成为社会发展趋势，在IT行业引起一波热潮，有关机器学习、深度学习、神经网络等文章多不胜数。从智能家居、自动驾驶、无人机、智能机器人到人造卫星、安防军备，无论是国家级军事设备还是广泛的民用设施，都充斥着AI应用的身影。接下来的一系列文章将会由浅入深从不同角度分别介绍机器学习 ...

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 ...

前言 在上篇《 Python 机器学习实战 —— 无监督学习（上）》介绍了数据集变换中最常见的 PCA 主成分分析、NMF 非负矩阵分解等无监督模型，举例说明使用使用非监督模型对多维度特征数据集进行降维的意义及实用方法。对 MDS 多维标度法、LLE 局部线性嵌入法、Isomap 保距映射 ...

传统的 机器学习 技术分为两类，一类是无监督学习，一类是监督学习。 无监督学习只利用未标记的样本集，而监督学习则只利用标记的样本集进行学习。 但在很多实际问题中，只有少量的带有标记的数据，因为对数据进行标记的代价有时很高，比如在生物学中，对某种蛋白质的结构分析或者功能鉴定 ...

　　半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。它是一类可以自动地利用未标记的数据来提升学习性能的算法 1、生成式半监督学习 　　优点：方法简单，容易实现。通常在有标记数据极少时，生成式半监督学习方法比其他方法性能更好 　　缺点：假设的生成式模型必须与真实 ...

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 ...

　　监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题，是统计学习或机器学习的重要组成部分。赫尔伯特·西蒙（Herbert A. Simon)曾对“学习”给出以下定义：“如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能，这就是学习。”按照这一观点，统计学习就是计算机系统通过运用数据及统计方法提高系统性能 ...

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 ...