异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。 1. 异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常 ...
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2018-07-15 21:16:11
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(1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 ...
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2018-07-07 20:23:41
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一、K-means 非监督学习中有一大类问题是聚类问题，其中有个经典算法:K-means，其中K代表我们事先已经知道要将数据集分成K类 。K-Means算法的思想很简单，对于给定的样本集，按照样本之间的距离大小，将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起，而让簇间的距离尽量的大。 原理如下图 ...
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2018-06-28 15:57:30
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1 Why? Reason1 Knowledge Discovery (about human beings limitaitons) Reason2 Cause of Dimensionality (维度灾难) (about ML algorithm itself) 所需的数据量会根据你所拥有的特 ...
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2018-06-24 13:00:23
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在机器学习中，监督学习和非监督学习算法是非常重要的，但是二者应该如何区分开来呢？ 要向对二者进行区分，首先就要对训练的数据进行检查，看一下训练数据中是否有标签，这是二者最根本的区别。监督学习的数据既有特征又有标签，而非监督学习的数据中只有特征而没有标签。 监督学习是通过训练让机器自己找到特征和标签之 ...
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2018-06-22 13:29:11
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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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阅读目录 1. 学习方式 1.1 监督式学习 1.2 非监督式学习 1.3 半监督式学习 1.4 强化学习 2. 算法分类 2.1 回归算法 2.2 基于实例的算法 2.3 正则化方法 2.4 决策树学习 2.5 贝叶斯方法 2.6 基于核的算法 2.7 聚类算法 2.8 关联规则学习 2.9 遗传 ...
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2018-06-18 11:49:57
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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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