什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义：机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 基本术语 标签 标签是要预测的事物，即简单线性回归中的 y 变量。 标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 特征是输入变量，即简单线性回归中 ...
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2019-01-11 00:05:35
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K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)算法是一种监督式的分类方法，但是，它并不存在单独的训练过程，在分类方法中属于惰性学习法，也就是说，当给定一个训练数据集时，惰性学习法简单地存储或稍加处理，并一直等待，直到给定一个检验数据集时，才开始构造模型，以便根据已存储的训练数据集的相似性对检 ...
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2019-01-02 10:39:54
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一般说来，机器学习有三种算法：1. 监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。 属于监督式学习的算法 ...
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2018-11-25 14:48:06
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1.简述分类与聚类的联系与区别。 分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，对数据进行判断。 聚类是一种无指导学习。也就是说，聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督式学习，能够由训练资料中学到或建 ...
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2018-11-18 22:37:02
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Python3 识别验证码（opencv-python） 一、准备工作 使用opencv做图像处理，所以需要安装下面两个库： 二、识别原理 采取一种有监督式学习的方法来识别验证码，包含以下几个步骤： 图片处理 - 对图片进行降噪、二值化处理 切割图片 - 将图片切割成单个字符并保存 人工标注 - 对 ...
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2018-11-16 17:44:25
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K-means算法 在聚类问题中，给定数据集{x(1), . . . , x(m)}，想要把这些数据划分成几个紧密联系的簇（clusters）。通常情况下，这里的x(i)∈ Rn，而标签y(i)是未知的。因此这是一个非监督式学习（unsupervised learning）问题。 最简单的聚类算法是 ...
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2018-11-04 19:43:29
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马尔可夫决策过程 现在我们开始讨论增强学习(RL，reinforcement learning)和自适应控制( adaptive control)。在监督式学习中，我们的算法总是尝试着在训练集合中使预测输出尽可能的模仿（mimic）实际标签y（或者潜在标签）。在这样的设置下，标签明确的给出了每个输入 ...
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2018-11-04 19:39:22
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什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们来了解一下机器学习的基本术语。 标签 在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 ...
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2018-09-11 19:37:42
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http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2168911/ 1、 监督式学习 工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过 ...
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2018-08-11 12:26:03
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