[TOC] 机器学习基础 什么是机器学习 机器学习的基本术语 监督学习和非监督学习 机器学习工具介绍 总结 人工智能的核心是机器学习，机器学习的本质是算法 机器学习的官方解释： 机器学习是指如果一个程序可以在任务 T 上，随经验E 的增加，效果 P 也随之增加，则这个程序可以从经验中学习。 A co ...
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2019-05-23 15:51:12
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第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习2- ...
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2019-05-21 09:38:55
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 参考视频: 13 1 Unsupervised Learning\_ Introduction (3 min).mkv 在这个视频中，我将开始介绍聚类算法。这将是一个激动人心的时刻，因为这是我们学习的第一个非监督学习算法。我们将要让计算 ...
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2019-05-19 23:16:43
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概要 原文参考链接：https://towardsdatascience.com/the-5-clustering-algorithms-data-scientists-need-to-know-a36d136ef68 聚类是常用于机器学习中的将数据分组合并的方法。聚类是一种非监督学习方法，其目的旨 ...
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2019-05-12 10:21:55
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一.学习的类型 1.根据输出空间：分类（二分类，多类别分类），回归，结构化 二分类：解决是非问题 多类别分类：邮递区号的辨识，邮件分类，图像辨识 回归：预测股票走势，预测天气 结构化：自然语言辨识 2.根据标签：监督学习，非监督学习，半监督学习，强化学习 非监督学习：聚类、密度分析、离群点检测（目标 ...
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2019-04-19 17:44:51
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自然语言的话题topic分析 非监督学习 使用NMF非负矩阵分解提取文章话题，NMF是在矩阵中所有元素均为非负数约束条件之下的矩阵分解方法(NMF的基本思想可以简单描述为：对于任意给定的一个非负矩阵A，NMF算法能够寻找到一个非负矩阵U和一个非负矩阵V，使得满足 ，从而将一个非负的矩阵分解为左右两个 ...
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2019-02-19 15:08:12
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1. 聚类(Clustering) 1.1 无监督学习: 简介 在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的 ...
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2019-02-08 14:27:34
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非监督学习之k-means 非监督学习之k-means K-means通常被称为劳埃德算法，这在数据聚类中是最经典的，也是相对容易理解的模型。算法执行的过程分为4个阶段。 1.首先，随机设K个特征空间内的点作为初始的聚类中心。 2.然后，对于根据每个数据的特征向量，从K个聚类中心中寻找距离最近的一个 ...
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2019-01-22 15:05:29
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一·数据挖掘 数据挖掘主要是应用于大数据领域，利用机器学习的模型来挖掘数据中的潜在价值。发现数据之间的关系。比如根据房价的变化预测房价，根据天气信息预测天气等。会应用经典的回归类问题。 传统的监督学习，或者非监督学习，或者与深度学习相结合的方式。 二·计算机视觉 让机器像人一样看世界，看到图像，视频 ...
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2018-12-29 00:15:51
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sklearn是python的重要机器学习库，其中封装了大量的机器学习算法，如：分类、回归、降维以及聚类；还包含了监督学习、非监督学习、数据变换三大模块。sklearn拥有完善的文档，使得它具有了上手容易的优势；它内置了大量的数据集，节省了获取和整理数据集的时间。因而，使其成为了广泛应用的重要的机器 ...
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2018-12-25 13:15:04
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