读完python数据分析与挖掘实战，对于监督学习、非监督学习这两个概念算是明白了，这里总结下三个方向算法的优缺和使用场景 1、回归算法 回归算法是对一种数值型连续变量进行预测和建模的监督学习算法，运用在股票走势，房价走势预测上，每一个样本都有标注真值进行监督算法 1.1 线性回归 适用条件：线性回归 ...
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2018-06-20 21:17:42
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1、Deconvolution大致可以分为以下几个方面： （1）非监督学习：unsupervised learning，其实就是covolutional sparse coding：这里的deconv只是观念上和传统的conv反向，传统的conv是从图片生成feature map，而deconv是用 ...
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2018-06-02 13:58:05
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监督学习 非监督学习：学习结构化知识 强化学习 监督学习: 线性回归模型：输出y是连续的 Logistic回归模型（实际上不是回归问题，是分类问题）：输出y是0，1离散的 Logistic回归模型： Sigmoid函数：将任何输入变成0与1之间的输出，也用来表示概率 softmax函数：将多个输入变 ...
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2018-05-08 19:33:31
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机器学习算法可以分为： 监督学习 非监督学习 半监督学习 增强学习 监督学习：给机器的训练数据拥有“标记”或者“答案”，例如： 我们需要告诉机器左边的画面是一只狗，而右边的照片是一只猫。同理对于MNIST数据集，给机器图像信息后还应该附上标记信息，如图所示： 运用监督学习的场景举例： 图像已经拥有了 ...
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2018-04-22 13:01:52
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学习 定义：如果一个系统能够通过执行某个过程改进他的性能，这就是学习。 统计学习的对象：数据 目的：对数据进行预测和分析 方法：监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习 统计学习的三要素：方法 = 模型+策略+算法 输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题 输出变量为有限个离散变量的预 ...
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2018-04-16 21:57:26
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整理自Andrew Ng 的 machine learnig 课程 week1 目录： 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 一元线性回归 模型表示 损失函数 梯度下降算法 模型表示 损失函数 梯度下降算法 1、什么是机器学习 Arthur Samuel不是一个playing checker的高手， ...
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2018-04-06 15:20:00
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听说，Hulu机器学习与冬日的周末更配噢～ 你可以点击菜单栏的“机器学习”，回顾本系列前几期的全部内容，并留言发表你的感悟与想法。 同时，为使大家更好地了解Hulu，菜单“关于Hulu”也做了相应调整，好奇宝宝们，牌子翻起来吧！ 今天的内容是 【非监督学习算法与评估】 场景描述 人具有很强的归纳思考 ...
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2018-02-27 21:14:10
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1 回顾1.1 监督学习定义：给定正确答案的机器学习算法分类：（1）回归算法：预测连续值的输出，如房价的预测（2）分类算法：离散值的输出，如判断患病是否为某种癌症1.2 非监督学习定义：不给定数据的信息的情况下，分析数据之间的关系。聚类算法：将数据集中属性相似的数据点划分为一类。2 单变量线性回归算 ...
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2018-02-18 21:30:24
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Clustering Unsupervised learning introduction 什么是非监督学习呢? 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 ...
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2018-02-09 23:57:50
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import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_da... ...
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2018-01-30 16:41:39
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