K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。 K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 样本： 要求通过客户消费频率与金额为客户群体分3类import pandas as pd
import numpy as np
import matp
本文回顾了一些常见的半监督算法，随后介绍了作者在 NIPS 2017 展示的 Mean Teacher 项目。 Mean Teacher 的论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.01780；Mean Teacher 的 GitHub 地址：https:/
Pytorch：深度学习基础及数学原理监督学习和无监督学习常见机器学习方法：监督学习：通过已有的训练样本（即已知数据及对应的输出）去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出无监督学习：没有已训练样本，需要对数据进行建模半监督学习：在训练阶段结合大量未标记的数据和少量的标签数据。使用训练集训练的模型在训练时更为准确强化学习：设定一个回报函数，通过这个函数来确认是否与目标值越来
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2023-11-07 09:26:00
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目录无监督对比学习：Moco文章内容理解代码解释有监督对比学习：Supervised Contrastive Learning文章内容理解 无监督对比学习：Moco文章内容理解以下内容全部来自于：自监督学习-MoCo-论文笔记. 侵删 论文：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation LearningCVPR 2020 最佳论
SimCLR图像分类 pytorch复现一、网络模型、损失函数1.原理2.code二、配置文件三、无监督学习数据加载四、无监督训练五、有监督训练六、训练并查看过程七、验证集评估八、自定义图片测试 一、网络模型、损失函数1.原理SimCLR(A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations)是一种对比学习网络
文章目录监督学习算法1.定义2.分类回归问题分类问题无监督学习算法1.定义2.分类聚类机器学习算法中多种可...
原创
2022-07-29 11:04:42
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自理解机器学习的概念时，没有深刻理解监督学习和无监督学习的区别，在网上查找了部分资料，现在总结如下：总的来说，机器学习任务将根据训练样本是否有label，可以分为监督学习和无监督学习，这是最简单直接的区别。那么问题来了，什么是label呢，简单的讲字面意思是标签，实际的作用就是对数据的一种标注，就是学习时我们标注的target值。
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2018-10-05 08:23:44
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文章目录一、有监督学习和无监督学习有监督学习无监督学习二者对比二、生成模型什么是生成模型？为什么需要生成模型？生成模型的分类三、PixelRNN/CNNPixelRNNPixelCNN总结四、变分自编码器自编码器变分自编码器五、生成对抗网络（GANs）GAN总结总结 一、有监督学习和无监督学习有监督学习有监督学习在前面的学习中已经接触了一些，在这种模式下，我们拥有数据data和数据对应的标签la
一、监督学习监督学习指学生从老师那里获取知识、信息，老师提供对错指示、告知最终答案的学习过程。根据在学习过程中所获得的经验、技能，对没有学习过的问题也可以做出正确解答，是监督学习的最终目标。简单来说，就是输入对象有明确期望输出值的学习过程。以人工神经网络算法为例，输入输出根据实际生产情况确定。为探寻转化原因，我们在输入层与输出层之间设置至少一层的隐含层，数据在层与层之间靠权重传递。我们训练输入层、
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2021-03-25 20:10:28
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机器学习：定义一、给予计算机能自我学习的能力而不是编程。定义二、对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习 监督学习在有监督的学习中，我们得到了一个数据集，并且已经知道正确的输出应该是什么样的，我们认为输入和输出之间
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2019-12-04 15:19:00
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监督学习是机器学习的类型，其中机器使用“标记好”的训练数据进行训练，并基于该数据，机器预测输出。
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2022-06-09 01:23:20
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自动编码器讲述的是对于一副输入的图像，或者是其他的信号，经过一系列操作，比如卷积，或者linear变换，变换得到一个向量，这个向量就叫做对
原创
2021-09-13 09:59:19
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Coursera吴恩达机器学习专项课，C1W1笔记无监督回归模型整体步骤：步骤一：将模型以公式表达 Model representation步骤二：计算代价函数 Cost function步骤三：使用梯度下降算法 Gradient descent for linear regression步骤一：将模型以公式表达 Model representation1. 导入所需工具import numpy
目录1 Hopfield神经网络❑ Hopfield网络的特点❑ 能量函数❑ 联想记忆❑ 信息存储（参数学习）2 玻尔兹曼机❑ 模型定义❑样本生成❑ 吉布斯采样❑ 全局能量最小化❑ 参数学习3 受限玻尔兹曼机❑ 受限玻尔兹曼机的能量函数:❑ 利用能量函数，可以给出全部状态(v, h)的联合概率分布：❑ 观测数据的概率分布, 也就是可见层状态变量的概率分布❑ 类似地，隐藏层状态变量的概率分布❑ 给定
目录Supervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededSupervised LearningMassive Unlabeled dataUnsupervised LearningWhy neededDimension reductionPreprocessing:Huge dimension, say 2
原创
2021-04-15 18:55:15
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机器学习笔记之生成模型综述——监督学习与无监督学习引言回顾：生成模型介绍判别方式：生成模型
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文章目录监督学习 VS 无监督学习Cost function梯度下降学习率
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文章目录介绍聚类相似性度量类/簇层次聚类kmeans聚类降维奇异值分解奇异值 & 矩阵近似PCA*概率估计 TODO Page321后面应用：话题分析应用：图分析链接分析之一 —— PageRank算法 介绍样本为无标注模型，模型是z=g(x) 或者P(x|z)或者P(z|x)输出z是类别、转换或者概率无监督问题比监督问题难在数据没有标注没有人的先验知识，需要找到观测数据x中的隐藏规律，
