原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/84660707 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA），LDA是一种监督学习的降维技术，其具体的原理用一个栗子来说明。首先，从一个简单的分类开始，如下图所示 尝试找一个向量，并将各个样本 ...
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2020-08-10 18:35:42
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人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的科学，目前人工智能应用最广泛的计算机视觉与语音交互依赖于监督学习下的深度学习方式，而监督学习下的深度学习算法训练则十分依赖人工标注数据。相关数据显示，目前一个新研发的计算机视觉算法需要上万张到数十万张不等的标注图片训练，新功能的开发需要近万张标注图片训练，而定期优化算法也有上千张图片的需求。这些海量训练数据集的背后是无数标注员共同努力的成果，正如著名科
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2020-08-10 18:33:05
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模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音，其均值为0，方差为。 拟合函数的主要目的是希望它能对新的样本进行预测，所以，拟合出函数后，需要在测试集（ ...
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2020-07-29 15:11:56
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1、生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。 2、模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model） ...
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2020-07-25 23:42:46
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概述传统的控制：将任务分解成多个任务的串并联，设计（子）控制器机器学习：将控制器压缩成黑盒Black box强化学习不同于 监督、非监督学习（与静态数据交互），与环境产生交互，产生最优结果的动作序列。强化学习架构Agent： 由Policy 和 RL_Alg构成Enviroment：关键定义Rewa... ...
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2020-07-22 16:27:19
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1.1.2 机器学习 机器学习分为两部分： 有监督学习（Surpervised Learning） 无监督学习（Unsupervised Learning） 强化学习（Reinforcement Learning，简称RL） 如下图所示： 有监督学习 有监督学习的数据集包含了样本x与样本label ...
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2020-07-06 15:47:44
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Reference：李航 --《统计学习方法》 10 种主要的统计学习方法概括总结 方法 适用问题 模型特点 模型类型 学习策略 学习的损失函数 学习算法 感知机 二类分类 分离超平面 判别模型 极小化误分点到超平面距离 误分点到超平面距离 随机梯度下降 k 近邻 多类分类，回归 特征空间，样本点 ...
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2020-07-06 14:36:46
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零、背景介绍 Evaluation methods for unsupervised word embeddings介绍无监督学习场景下的词向量评估方法。词嵌入Embedding 的评估方法主要分两个方向，内在评估和外在评估。 外在评估是以Embedding 向量作为下游任务的特征输入，并从任务的具 ...
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2020-07-06 00:55:35
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##一、Python相关学习 ####1、学习pandas和numpy库的用法； ####2、初识无监督学习，聚类、降维； ####3、构建实例：基于聚类的整图分割； ####4、构建二叉决策树，初识随机森林； ##二、硬件相关学习 ####1、下载Arduino的数据手册并学习； ####2、在仿 ...
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2020-07-05 21:30:08
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k-means聚类算法原理简介 概要 K-means算法是最普及的聚类算法，也是一个比较简单的聚类算法。 算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组，同时，k-means算法也是一种无监督学习。 算法思想 k-means算法的思想比较简单，假设我们要把数据分成K个类，大概可以分为以下几个步 ...
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2020-07-05 21:01:45
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