監督學習算法
本文首發自公眾號：RAIS，點擊直接關注。 前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。由於各平台 Markdown 解析差異，有些公式顯示效果不好，請到我 個人維護網站 查看。 監督學習算法 監督學習算法的定義是，給定一組輸入 ...
原文：監督學習——K鄰近算法及數字識別實踐
. KNN 算法 K 近鄰 k Nearest Neighbor，KNN 是分類算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特征空間中的k個最相似 即特征空間中最鄰近 的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。 K鄰近算法原理很簡單，但是真正用好它也不容易，比如K的取值到底為多少才合適，而且知道什么場景下用它更不簡單。 缺點： 該算 ...
2018-05-19 10:11 0 955 推薦指數：
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先解釋幾個概念 機器學習主要分為：監督學習和無監督學習。 · 監督學習：從已知類別的數據集中學習出一個函數，這個函數可以對新的數據集進行預測或分類，數據集包括特征值和目標值，即有標准答案；常見算法 ...
數學建模：2.監督學習--分類分析- KNN最鄰近分類算法
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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 ...