監督學習方法
學習資料：《統計學習方法 第二版》、《機器學習實戰》、吳恩達機器學習課程 一. 感知機Proceptron 感知機是根據輸入實例的特征向量\(x\)對其進行二類分類的線性分類模型：\(f(x)=\operatorname{sign}(w \cdot x+b)\)，感知機模型 ...
原文：無監督學習方法
學習資料：吳恩達機器學習課程 一. K means算法 . 算法思想 K 均值算法是無監督學習中聚類算法中的一個 初始化k個聚類中心 循環： 將每個訓練樣本歸類到最近的聚類中心組成一個個聚類 移動聚類中心到本身聚類的中心 平均值 . 目標優化 . 隨機初始化 K 均值的一個問題在於，它有可能會停留在一個局部最小值處，而這取決於初始化的情況。 解決方法：通常需要多次運行 次 K 均值算法，每一次都 ...
2020-04-10 19:39 0 1350 推薦指數：
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監督學習（Unsupervised learning）最典型的就是聚類，事先不知道樣本的類別，通過某種辦法 ...
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等應用 機器學習的分類 監督學習 （Supervised Learning） ...
監督學習和無監督學習區別
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監督學習與無監督學習
機器學習的常用方法，主要分為有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型 ...
什么是有監督學習和無監督學習
監督學習，就是人們常說的分類，通過已有的訓練樣本（即已知數據以及其對應的輸出）去訓練得到一個最優模型（這個模型屬於某個函數的集合，最優則表示在某個評價准則下是最佳的），再利用這個模型將所有的輸入映射為相應的輸出，對輸出進行簡單的判斷從而實現分類的目的，也就具有了對未知數據進行分類的能力。在人 ...
有監督學習與無監督學習的區別
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