无监督学习之聚类2——DBSCAN
根据学生月上网时间数据运用DBSCAN算法计算： #coding=utf-8 import numpy as np import sklearn.cluster as skc from skl ...
原文：对比学习（Contrastive Learning）综述——无监督学习+特征抽象，损失函数：同类尽可能近，不同类尽可能远，思想和聚类类似
对比学习 Contrastive Learning 综述 光某人 摸鱼大师 一个希望学习技术的小学生 , 人赞同了该文章 A.引入 A.引入 深度学习的成功往往依赖于海量数据的支持，其中对于数据的标记与否，可以分为监督学习和无监督学习。 . 监督学习：技术相对成熟，但是对海量的数据进行标记需要花费大量的时间和资源。 . 无监督学习：自主发现数据中潜在的结构，节省时间以及硬件资源。 . 主要思路： ...
2022-03-22 16:58 0 5627 推荐指数：
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