【機器學習基礎】無監督學習（1）——PCA
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 ...
原文：機器學習基礎---無監督學習之異常檢測
一：問題動機 將介紹異常檢測問題，這是機器學習算法的常見應用，那么什么是異常檢測問題 一 舉例介紹異常檢測 舉例：比如生產汽車引擎，需要進行質量測試，而作為測試的一部分，需要測量汽車引擎的一些特征變量： 比如：x 引擎運轉時產生的熱量 x 引擎的振動 我們根據數據集：，把數據繪制成圖，如下圖： 這樣，異常檢測問題可以定義如下： 假設，之后生產了一個新的汽車引擎，而新的汽車引擎有一個特征變量集，所謂 ...
2020-05-24 16:54 0 2694 推薦指數：
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機器學習基礎---無監督學習之降維
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 ...
【機器學習基礎】無監督學習（3）——AutoEncoder
前面主要回顧了無監督學習中的三種降維方法，本節主要學習另一種無監督學習AutoEncoder，這個方法在無監督學習領域應用比較廣泛，尤其是其思想比較通用。 AutoEncoder 0.AutoEncoder簡介 在PCA一節中提到，PCA的可以看做是一種NN模型，通過輸入數據，乘以權重w ...
機器學習中的有監督學習，無監督學習，半監督學習
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 ...
機器學習分類之監督學習、無監督學習和強化學習
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機器學習一 -- 什么是監督學習和無監督學習？
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 ...
監督學習與無監督學習的區別_機器學習
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 ...
<機器學習>無監督學習算法總結
本文僅對常見的無監督學習算法進行了簡單講述，其他的如自動編碼器，受限玻爾茲曼機用於無監督學習，神經網絡用於無監督學習等未包括。同時雖然整體上分為了聚類和降維兩大類，但實際上這兩類並非完全正交，很多地方可以相互轉化，還有一些變種的算法既有聚類功能又有降維功能，一些新出現的和尚在開發創造中的無 ...