監督學習 0.線性回歸(加L1、L2正則化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import ...
前面說了一部分有監督學習的有關算法,本節主要對半監督學習做一個簡單的介紹,當然,有監督學習還有很多其他的算法,后面會不斷完善和補充。 半監督學習簡介 .前言 這里半監督學習的內容只做一些初步的介紹,理解半監督學習是如何進行學習的,主要敘述原理,看一下半監督學習是如何工作的,不針對具體算法進行深究,到了實戰部分涉及到會進一步學習。 前面的有監督學習中,數據都是帶有標簽的數據。因此,半監督學習就是一部 ...
2021-12-23 23:38 0 3857 推薦指數:
監督學習 0.線性回歸(加L1、L2正則化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import ...
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 ...
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 ...
傳統的 機器學習 技術分為兩類,一類是無監督學習,一類是監督學習。 無監督學習只利用未標記的樣本集,而監督學習則只利用標記的樣本集進行學習。 但在很多實際問題中,只有少量的帶有標記的數據,因為對數據進行標記的代價有時很高,比如在生物學中,對某種蛋白質的結構分析或者功能鑒定 ...
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 ...
監督學習是從標注數據中學習模型的機器學習問題,是統計學習或機器學習的重要組成部分。赫爾伯特·西蒙(Herbert A. Simon)曾對“學習”給出以下定義:“如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能,這就是學習。”按照這一觀點,統計學習就是計算機系統通過運用數據及統計方法提高系統性能 ...
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 ...