半监督学习 在有标签数据+无标签数据混合成的训练数据中使用的机器学习算法。一般假设，无标签数据比有标签数据多，甚至多得多。 要求： 无标签数据一般是有标签数据中的某一个类别的（不要不属于的，也不要属于多个类别的）； 有标签数据的标签应该都是对的； 无标签数据一般是类别平衡的（即每一类的样本数差不多） ...
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2020-07-02 13:18:26
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4699932.html 一、批量学习 在监督学习的批量方法中，多层感知器的突出权值的调整在训练样本集合的所有N个例子都出现后进行，这构成了训练的一个回合。换句话说，批量学习的代价函数是由平均误差能量定义的。多层感知器 ...
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2020-06-30 16:03:27
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分类：根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类：不知道数据会分为几类，通过聚类分析将数据或者说用户聚合成几个群体。聚类不需要对数据进行训练和学习。 分类属于监督学习，聚类属于无监督 ...
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2020-06-29 13:36:46
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监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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非显著式编程的做法 收益函数 1998 Tom MitShell 第一本成熟的教科书：MACHINE LEARNING 典型的最优化问题 为数据打标签（独特行业） 监督学习 强化学习（与环境互动） 非监督学习 需要假设：同一类的训练数据在空间中距离更近->样本的空间信息->设计算法将其分成两类 非监 ...
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2020-06-17 10:44:59
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什么是监督学习？什么是无监督学习？ 监督学习：有目标y值，如线性回归，分类算法 无监督学习：无目标y值，如聚类 逻辑回归是分类算法，不要被名字误导，得到的是离散值 引入逻辑回归 逻辑回归主要用于二分类 在线性回归中:Y=W1X1+W2X2+W3X3 +...+b=WT*X 在逻辑回归中，习惯用Z表示 ...
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2020-06-17 01:18:52
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目录 fastText概述 基础知识 LDA主题模型 总结 一句话简述：fastText提出了子词嵌入(subword embedding)的方法。是一种监督学习方法。和word2vec 中的CBOW结构很相似。运行速度较快。 一、fastText概述 1.1 背景 在word2vec中，我们并没有... ...
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2020-06-16 20:14:28
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摘要：升职加薪，出任 CTO，迎娶白富美/高帅富，走向人生巅峰是很多人的梦想。在本期的热点速览中你将了解自由作者 Easy 如何优雅赚取零花钱的方法，以及定投改变命运 —— 让时间陪你慢慢变富。说到程序员自我增值，除了优雅赚钱之外，还可以研究下各种生活中小工具的代码实现，例如，收录 20+ Web ...
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2020-06-16 14:42:39
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作者|Anuj Shrivastav 编译|VK 来源|Medium 介绍 监督学习描述了一类问题，涉及使用模型来学习输入示例和目标变量之间的映射。如果存在分类问题，则目标变量可以是类标签，如果存在回归问题，则目标变量是连续值。一些模型可用于回归和分类。我们将在此博客中讨论的一种这样的模型是支持向量 ...
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2020-06-15 14:18:38
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一、python科学计算环境 Python库： pandas、numpy、scipy、Scikit-Image、Scikit-Learn、matplotlib 功能介绍 二、SKlearn算法库的顶层设计 SKlearn监督学习的各个模块 SKlearn无监督学习模块 SKlearn数据变换模块 S ...
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2020-06-11 21:42:17
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