1.归类： 聚类(clustering) 属于非监督学习 (unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2.举例： 3. K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的 ...
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2017-08-03 00:50:57
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7月30之前做了什么 监督学习的常见算法，如决策树，SVM，GLM，naive bayes，非监督算法，k-means，kNN 相关的概率论知识补充，除神经网络与深度学习外的资料收集，对脑机研究的基本了解，对整体机器学习，深度学习，数据挖掘这块宏观的认识 接下来还需要继续学习的有： 1.继续传统机器 ...
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2017-07-28 14:07:47
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黄文坚的tensorflow实战一书中的第四章，讲述了tensorflow实现多层感知机。Hiton早年提出过自编码器的非监督学习算法，书中的代码给出了一个隐藏层的神经网络，本人扩展到了多层，改进了代码。实现多层神经网络时，把每层封装成一个NetLayer对象(本质是单向链表)，然后计算隐藏层输出值 ...
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2017-07-26 10:45:57
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对学习的定义 学习经验E 完成任务T 绩效指标P 对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在完成T上以P来衡量完成的好坏，并随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E中学习 (常用)机器学习算法，主要是以下两种： 监督学习 非监督学习 （其他）学习算法等 加强学习 推荐系统 （概 ...
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2017-07-15 12:37:01
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监督学习：分类和回归 非监督学习：聚类和非聚类 1.分类和聚类的区别： 分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。 聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 2.回归和 ...
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2017-07-04 20:27:19
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转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26499443 生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow教授和他的学生在2014年提出的机器学习架构。 要全面理解生成对抗网络，首先要理解的概念是监督式学习和非监督式学习。监督式学习是指基于大量带有标签的训练集与 ...
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2017-06-21 21:57:55
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从 coursa 上面学的是说，监督学习是指我们来教计算机如何“学习”，非监督学习是指让计算机自己学习。监督学习又有两个大的分支，一个是 regression，另一个是 classification 既然是我们来教计算机如何学习那就必定有一个“标准答案”。regression 是说，这个标准答案是连 ...
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2017-05-24 22:26:54
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这是一篇发表于2008年初的论文。 文章主要讲了利用 denosing autoencoder来学习 robust的中间特征。。进上步，说明，利用这个方法，可以初始化神经网络的权值。。这就相当于一种非监督学习的方法来训练神经网络。 当我们在用神经网络解决各种识别任务时，如果我们想要网络的性能更好，就... ...
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2017-05-12 23:13:04
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斯坦福大学的Machine Learning课程（讲师是Andrew Ng）公开课是学习机器学习的“圣经”，以下内容是听课笔记。 一、何谓机器学习 Machine Learning is field of study that gives computers the ability to learn ...
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2017-05-10 12:55:04
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概述 在机器学习领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning) 非监督学习(Unsupervised learning) 半监督学习(Semi-supervised learning) 定义 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函 ...
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2017-05-04 01:34:05
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