该方法属于无监督式的深度学习方法，优点： 1 无需标注 2 只训练正样本 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 适用场景：适合缺陷较为明显的项目 dev_update_off () dev_close_window () set_system ('seed_rand', 25) * * ...
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2020-06-18 12:44:21
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目录 Doc2vec简介 Doc2vec模型 总结 一句话简介：doc2vec（又叫Paragraph Vector）是google的两位大牛Quoc Le和Tomas Mikolov在2014年提出的，是一种非监督式算法，可以获得 sentences/paragraphs/documents 的向... ...
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2020-06-16 19:58:41
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@ 一、简介 ●lan Goodfellow 2014年提出 ●非监督式学习任务 ●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器) 二、原理 举一个制造假钞的例子： 生成器:制造假钞的人 判别器:警察 训练过程： 制造假钞的人生产假钞 警察判断是否是假 ...
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2020-05-26 12:25:30
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监督学习的数据就是有标签数据，无监督学习的数据就是无标签数据。 有标签的数据应该就是采用有监督学习方式，像线性分类器，神经网络等；无标签的数据采用非监督学习方式，比如聚类等方法。 半监督式学习问题介于监督式和非监督式学习之间。这里有一个好例子如：照片分类，但是只有部分照片带有标签(如，狗、猫和人)， ...
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2020-05-21 09:38:17
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[TOC] 还是老规矩，这一篇博客是对SVM进行介绍，下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用。 SVM介绍 首先介绍SVM是什么，SVM（support vector machine）名为支持向量机，又名支持向量网络，是一个非常经典且高效的分类模型，是一种监督式的学习方法。 从名字上面来理解，SVM ...
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2020-04-13 01:11:20
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Halcon在19.11版本中推出了深度学习异常值检测方法，该方法属于无监督式的深度学习方法，使用该算法可以在只有正样本的情况下训练模型。据官方介绍，该方法具有以下优点： 1 无需标注 2 只需少量正样本即可进行训练 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 ...
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2020-03-14 18:25:09
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一、支持向量机 （SVM）算法的原理 支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔 ...
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2019-10-29 21:18:55
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今天在数据人网上看到一篇文章。区分监督学习和无监督学习，监督学习的数据就是有标签数据，无监督学习的数据就是无标签数据。这是我的理解，欢迎指教。 原文链接http://www.shujuren.org/article/62.html 原文如下 监督式和非监督式机器学习算法 作者 Frankchen 什 ...
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2019-09-23 22:38:36
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K临近分类是一种监督式的分类方法，首先根据已标记的数据对模型进行训练，根据模型对新的数据点进行预测，预测新数据的标签（label），也就是该数据所属的分类。 一，KNeighborsClassifier函数 使用KNeighborsClassifier创建K临近分类器： 参数注释： 1，n_neig ...
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2019-07-28 19:37:49
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开始学习机器学习的基础知识了，下面是我在看书过程中，整理的一些重点。看的书是《机器学习实战》。 系统用来学习的这些示例，我们称之为训练集。每一个训练示例称为训练实例或者是训练样本。 机器学习与数据挖掘的关系： 应用机器学习技术来挖掘海量数据。 机器学习系统的种类： 是否在人类监督下训练（监督式学习、 ...
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2019-03-04 17:27:51
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