""" 机器学习算法分类： 监督学习（有目标值） 分类（目标值是离散型数据）：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归（目标值是连续型数据）：线性回归、岭回归 无监督学习（无目标值）：聚类 K-means 机器学习一般会把数据集划分为训练集（3/4）和测试集（1/4），可 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-03-26 01:37:29
阅读次数：
103
关联规则（AssociationRules），无监督学习方法，用于知识发现。 其可以用于给数据进行标注，但缺点是其结果难以进行评估。 关联规则的最经典的案例就是购物篮分析。同样也可用于电影推荐、约会网站或者药物间的相互副作用。 关联规则首先定义：为项集（items），其中为项。 则为数据库（data... ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-24 23:27:32
阅读次数：
242
简介 统计学习，或者说机器学习的方法主要由监督学习、无监督学习和强化学习组成（它们是并列的，都属于统计学习方法）。 统计学习方法要素 1、假设数据独立同分布。（同数据源的不同样本之间相互独立） 2*、假设要学习的模型属于某个函数的集合，称为假设空间。（你确定了这个函数的样式，就是假设空间，但是函数里 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-18 20:20:51
阅读次数：
103
导读 从一开始的AlphaGo击败世界冠军、到今天的自然语言处理、自动驾驶等，这与机器学习之强化学习算法息息相关。这股技术热浪也在逐年上升中。本文通俗语言简洁强化学习原理，马尔科夫过程，以及深度强化学习的应用。 概论 随着近些年人工智能领域的发展，机器学习技术被分为监督学习、无监督学习和强化学习三大 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-17 14:06:39
阅读次数：
77
自编码AutoEncoder是一种无监督学习的算法，他利用反向传播算法，让目标值等于输入值。什么意思呢，下面举个例子 有一个神经网络，它在做的事情是，输入一张图片，通过一个Encoder神经网络，输出一个比较"浓缩的"feature map。之后将这个feature map通过一个Decoder网络 ...
分类：
Web程序 时间：
2020-03-04 22:31:01
阅读次数：
71
收藏好文： <机器学习>无监督学习算法总结 https://www.cnblogs.com/dynmi/p/11619698.html 有动画演示。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-03 20:42:14
阅读次数：
58
聚类 数据是么有标签的，属于无监督学习 hierarchical clustering 层次聚类法 linkage:聚合距离函数 fcluster：层次聚类函数 使用scipy包中的函数 kmeans 均值聚类 使用vq函数将样本数据中的每个样本点分配给一个中心点，形成n个聚类 "vq" white ...
分类：
编程语言 时间：
2020-03-03 12:39:48
阅读次数：
91
本文主要讲解的聚类算法有：k均值算法、均值漂移算法、凝聚层次算法、DBSCAN密度聚类算法，还介绍了聚类算法性能指标——轮廓系数。 聚类（cluster）与分类（class）不同，分类是有监督学习模型，聚类属于无监督学习模型。聚类讲究使用一些算法把样本划分为n个群落。一般情况下，这种算法都需要计算欧 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-02-29 17:29:23
阅读次数：
112
机器学习是什么 给予计算机学习能力，应用场景主要有：垃圾邮件识别，下棋，房价预测等等。 监督学习 监督学习的数据集由正确答案组成， 有回归问题（推测出连续值，如房价），分类问题（推测出离散的输出，如鉴别肿瘤的种类） 无监督学习 数据集没有标签，应用领域如：谷歌同类新闻推送，多DNA的特定相同基因鉴别 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-29 16:18:12
阅读次数：
77
依据机器学习算法如何学习数据可分为3类： 有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类； 无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型； 强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。 依据机器学习期望结果来 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-28 11:57:59
阅读次数：
60
