02_有監督學習--簡單線性回歸模型（梯度下降法代碼實現）
有監督學習--簡單線性回歸模型（梯度下降法代碼實現）0.引入依賴1.導入數據（data.csv）2.定義損失函數3.定義模型的超參數4.定義核心梯度下降模型函數5.測試：運行梯度下降算法，計算最優的 w 和 b6.畫出擬合曲線7.附錄-測試數據 有監督學習--簡單線性回歸模型（梯度 ...
原文：監督學習中關於線性回歸問題的系統討論
轉自穆晨 閱讀目錄 前言 基本線性回歸解決方案 最小二乘法 最小二乘法的具體實現 局部加權線性回歸 嶺回歸 具體方案的制定 小結 回到頂部 前言 本文將系統的介紹機器學習中監督學習的回歸部分，系統的講解如何利用回歸理論知識來預測出一個分類的連續值。 顯然，與監督學習中的分類部分相比，它有很鮮明的特點：輸出為連續值，而不僅僅是標稱類型的分類結果。 回到頂部 基本線性回歸解決方案 最小二乘法 給出一堆 ...
2017-10-08 16:18 0 1174 推薦指數：
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半監督學習
監督式學習：全部使用含有標簽的數據來訓練分類器。 無監督式學習：具有數據集但無標簽（即聚類）。 半監督學習：使用大量含有標簽的數據和少量不含標簽的數據進行訓練分類或者聚類。 半監督學習：純半監督學習和直推式學習 純半監督學習和直推式學習的區別： 半監督學習在學習使並不知道最終 ...
自監督學習
轉自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/108906502 1. 什么是自監督學習？ 自監督學習主要是利用輔助任務（pretext）從大規模的無監督數據中挖掘自身的監督信息，通過這種構造的監督信息對網絡進行訓練，從而可以學習到對下游任務有價值的表征。 2.如何評測 ...
監督學習
1 監督學習 利用一組帶標簽的數據, 學習從輸入到輸出的映射, 然后將這種映射關系應用到未知數據, 達到分類或者回歸的目的 (1) 分類: 當輸出是離散的, 學習任務為分類任務 輸入: 一組有標簽的訓練數據(也叫觀察和評估), 標簽表明了這些數據(觀察)的所屬類別 ...
半監督學習
。受益匪淺。。 1. 引言 在傳統的監督學習中,學習器通過對大量有標記的(labeled)訓練 ...
半監督學習
概述 監督學習指的是訓練樣本包含標記信息的學習任務，例如：常見的分類與回歸算法； 無監督學習則是訓練樣本不包含標記信息的學習任務，例如：聚類算法。 在實際生活中，常常會出現一部分樣本有標記和較多樣本無標記的情形，例如：做網頁推薦時需要讓用戶標記出感興趣的網頁，但是少有用戶願意花時間來提供標記 ...
監督學習
監督機器學習問題主要有兩種，分別叫作分類（classification）與回歸（regression）。 分類問題的目標是預測類別標簽（class label），這些標簽來自預定義的可選列表。在二分類問題中，我們通常將其中一個類別稱為正類（positive class），另一個類別稱為反 類 ...