在機器學習(Machine learning)領域。主要有三類不同的學習方法： 監督學習(Supervised learning)、 非監督學習(Unsupervised learning)、 半監督學習(Semi-supervised learning)， 監督學習 ...

的機器學習。統計學習的方法是基於數據構建概率統計模型從而對數據進行預測與分析，一般包括監督學習、無監督學習 ...

機器學習中的監督學習和無監督學習 說在前面 最近的我一直在尋找實習機會，很多公司給了我第一次電話面試的機會，就沒有下文了。不管是HR姐姐還是第一輪的電話面試，公司員工的態度和耐心都很值得點贊，我也非常感激他們。但是我都沒有進入下一輪面試的機會，一路想想我的簡歷和學習經歷，確實也挺難有 ...

最近發現很多人還是不能真正分清機器學習的學習方法，我以個人的愚見結合書本簡單說一下這個 機器學習中，可以根據學習任務的不同，分為監督學習(Supervised Learning),無監督學習(Unsupervised Learning)、半監督學習(Semi-Supervised ...

前面對半監督學習部分作了簡單的介紹，這里開始了解有關無監督學習的部分，無監督學習內容稍微較多，本節主要介紹無監督學習中的PCA降維的基本原理和實現。 PCA 0.無監督學習簡介 相較於有監督學習和半監督學習，無監督學習就是從沒有標簽的數據中進行知識發現的過程。 更具體地說，無監督學習 ...

無監督學習 相對監督學習（輸入進x，有對應的y），沒有標注 聚類 k均值 基於密度的聚類 最大期望聚類 降維 潛語義分析（LSA） 主成分分析（PCA） 奇異值分解（SVD） k 均值（k-means）是聚類算法中最 ...

一：降維之數據壓縮 將討論第二種無監督學習的問題：降維。數據壓縮不僅能讓我們對數據進行壓縮，使得數據占用較少的內存和硬盤空間，還能對學習算法進行加速。 （一）降維是什么（二維降至一維） 假使我們要采用兩種不同的儀器來測量一些東西的尺寸，其中一個儀器測量結果的單位是英寸，另一個儀器測量的結果是 ...

前言 在上篇《Python 機器學習實戰 —— 監督學習》介紹了 支持向量機、k近鄰、朴素貝葉斯分類 、決策樹、決策樹集成等多種模型，這篇文章將為大家介紹一下無監督學習的使用。無監督學習顧名思義數據中不包含已知的輸出結果，學習算法中只有輸入數據，算法需要從這些輸入數據中提取相關規律。無監督學習 ...