ISODATA迭代自组织数据分析算法。 上一篇K-mean算法实质上应属于监督学习的算法，而这次的ISODATA算法则属于非监督学习，在不确定聚类中心数目的情况下，只根据提前设置好的参数对样本点进行分类，可以结合人机交互的结构，在K-mean算法的基础上增加了合并核和分裂两个操作，相对来说更为灵活。 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-04-30 01:00:47
阅读次数：
263
前面，我们提到了监督学习，在机器学习中，与之对应的是非监督学习。无监督学习的问题是，在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。因为提供给学习者的实例是未标记的，因此没有错误或报酬信号来评估潜在的解决方案。这区别于监督学习和强化学习无监督学习。 无监督学习是密切相关的统计数据密度估计的问题。然而无监督学 ...
分类：
系统相关 时间：
2017-04-28 22:18:25
阅读次数：
299
2006年，机器学习泰斗、多伦多大学计算机系教授Geoffery Hinton在Science发表文章，提出基于深度信念网络（Deep Belief Networks, DBN）可使用非监督的逐层贪心训练算法，为训练深度神经网络带来了希望。如果说Hinton 2006年发表在《Science》杂志上 ...
分类：
Web程序 时间：
2017-04-28 16:06:34
阅读次数：
249
在机器学习(Machine learning)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)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-04-22 20:43:33
阅读次数：
305
摘要 使用 Iso 聚类工具和最大似然法分类工具对一系列输入栅格波段运行非监督分类。 使用方法 · 此工具结合了 Iso 聚类工具与最大似然法分类工具的功能。输出经过分类的栅格。作为可选的，它也能够输出特征文件。 · 此工具生成的特征文件可用作其它分类工具(比如最大似然法分类)的输入。从而更好地控制 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-04-22 17:33:08
阅读次数：
325
机器学习算法大致可以分为三种： 1. 监督学习(如回归，分类) 2. 非监督学习(如聚类，降维) 3. 增强学习 什么是增强学习呢？ 增强学习（reinforcementlearning, RL）又叫做强化学习，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。 定义: Reinforcement le ...
分类：
其他好文 时间：
2017-04-06 18:51:57
阅读次数：
218
什么是机器学习？一个程序对于任务T，输入经验E，通过性能评测方法P衡量该程序在T的性能得到改进。监督学习Regression（举例：房屋价格与房屋面积的关系）Classification（举例 ：根据年龄和肿瘤大小判断乳腺肿瘤是良性/恶性）非监督学习clustering（举例：鸡尾酒会问题）强化学习... ...
分类：
其他好文 时间：
2017-03-22 00:09:00
阅读次数：
139
阅读对象：了解指示函数,了解训练集、测试集的概念。 1.简介 knn算法是监督学习中分类方法的一种。所谓监督学习与非监督学习，是指训练数据是否有标注类别，若有则为监督学习，若否则为非监督学习。所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-03-16 17:15:02
阅读次数：
216
线性回归和逻辑回归都是监督学习方法，聚类分析是非监督学习的一种，可以从一批数据集中探索信息，比如在社交网络数据中可以识别社区，在一堆菜谱中识别出菜系。本节介绍K-means聚类算法。 1、K-means k是一个超参数，表示要聚类成多少类。K-means计算方法是重复移动类的重心，以实现成本函数最小 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-03-13 22:00:51
阅读次数：
356
1.knn是分类算法 2.监督学习 3.给它的数据是有label的，是已经事先分类好了的， 类别数不变。 1.kmeans是聚类算法 2.非监督学习 3.给它的数据是没有label，是没有事先分类好的， 以“物以类聚”原理进行聚集成簇。 K的含义：来了一个样本x，要给它分类，即求出它的类别，就从数据 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-03-04 13:09:54
阅读次数：
467
