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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2019年9月22日13:52:59 2019年9月22日14:40:25 给定由一批输入输出数据对$\left(x^{(i)}, y^{(i)}\right) $ 组成的训练数据集，有监督学习的目标是学到一个较好的从输入$x^{(i)} $ 到输出$y^{(i)} $ 的映射。用来预测一个新的输入 ...
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2019-09-22 19:33:42
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统计学习方法之统计学习概论 统计学习(statistical learning)，也称为统计机器学习(statistical maching learning)。 统计学习由监督学习(supervised learning)、无监督学习(unsupervised learning)和强化学习(rei ...
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2019-09-13 15:16:47
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什么是图像分割 图像分割(Image Segmentation)是图像处理最重要的处理手段之一 图像分割的目标是将图像中像素根据一定的规则分为若干(N)个cluster集合，每个集合包含一类像素。 根据算法分为监督学习方法和无监督学习方法，图像分割的算法多数都是无监督学习方法 - KMeans 距离... ...
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2019-09-11 12:09:55
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什么是聚类任务 “无监督学习”中研究最多，应用最广的学习任务，除此之外，还有密度估计（density estimation）和异常检测（anomaly detection）。在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基 ...
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2019-09-07 18:29:06
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一、定义： 监督学习主要包括分类和回归 当输出被限制为有限的一组值(离散数值)时使用分类算法 当输出可以具有范围内的任何树值(连续数值)时使用回归算法 相似度学习是和回归和分类都密切相关的一类监督学习，它的目的是使用相似函数从样本中学习，这个函数可以度量两个对象之间的相似度或关联度 二、监督学习三要 ...
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2019-09-03 09:55:35
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在机器学习中，我们经常会分类为有监督学习和无监督学习，但是尝尝会忽略一个重要的分支，强化学习。有监督学习和无监督学习非常好去区分，学习的目标，有无标签等都是区分标准。如果说监督学习的目标是预测，那么强化学习就是决策，它通过对周围的环境不断的更新状态，给出奖励或者惩罚的措施，来不断调整并给出新的策略。 ...
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2019-08-27 12:20:01
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1. 分类与回归 分类:就是根据给定的标签,把新的数据划分到这些标签中的一个 回归:就是根据事物一些属性,来判断这个事物的另一个属性在哪个区间范围 比如:根据一个人的受教育程度,年龄等,判断这个人的收入在哪个范围内 区别: 分类的输出是固定的,离散的,是一个点; 回归的输出是连续的,是区间. 2.泛 ...
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2019-08-22 00:40:27
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参看文章： 《机器学习-周志华》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《统计学习方法-李航》 算法介绍： k近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制如下，给定测试样本，基于某种距离度量（曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离、Lp距离、Minkowski距离）找出训练集中与其最靠近的 ...
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2019-08-17 14:28:29
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降维算法应用：数据压缩、数据可视化。 主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。 在 PCA 中，我们要做的是找到一个方向向量（Vector direction），当我们把所有的数据 都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。方向向量是一个经过原点 的向量，而投射误差是从特征向量向该方 ...
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2019-08-16 00:53:54
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