【重磅】无监督学习生成式对抗网络突破，OpenAI 5大项目落地 【新智元导读】“生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情！”LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱，他认为这是深度学习近期最值得期待、也最有可能取得突破的领域。生成对抗学习是无监督学习的一种，该理论由 ...
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2016-10-16 16:10:17
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UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ICLR 2016 摘要：近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比， ...
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2016-10-16 00:57:24
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Naive Bayes: 简单有效的常用分类算法,典型用途：垃圾邮件分类 假设：给定目标值时属性之间相互条件独立 同样，先验概率的贝叶斯估计是 优点： 1、 无监督学习的一种，实现简单，没有迭代，学习效率高，在大样本量下会有较好的表现. 2、 对分类器的学习情况有着比较简单的解释，可以简单的通过查询 ...
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2016-10-10 20:09:09
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Anomaly Detection and Recommender Systems 本周编程作业分为两部分：异常检测和推荐系统。 异常检测：本质就是使用样本的到特种值的gaussian分布，来预估正确的特征值的范围。对于一些特殊情况可以使用，多元高斯分布。 要注意该方法与监督学习的不同的适用性特征。 ...
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2016-10-06 22:32:35
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逻辑回归是最常见的二分类算法之一，由于是有监督学习，训练阶段需要输入标签，而同时在变量较多的情况下，需要先经过一些降维处理，本文主要讲解如果通过R语言来自动化实现变量的降维以及变量转换，训练，测试，覆盖率以及准确度效果评估，以及生成最终评分配置表，而在标签与训练数据在可以自动化生成的情况下，配置表是... ...
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2016-10-06 13:04:19
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来源：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其acc ...
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2016-09-25 22:04:52
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C4.5是一套用来处理分类问题的算法，属于有监督学习的类型，每个实例由一组属性来描述，每个实例仅属于一个类别。 如下是一个数据集 算法的发展历史 J.Ross Quinlan设计的C4.5算法源于名为ID3的一种决策树诱导算法。 而ID3是迭代分解器（iterative dichotomizers）... ...
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2016-09-22 01:18:27
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将回归和分类联系在一起是因为两者都可以通过一个（或更多）值预测另一个（或多个）值。为了能够做出预测，两者都需要从一组输入和输出中学习预测规则。在学习的过程中，需要告诉它们问题及问题的答案。因此，它们都属于所谓的监督学习。children同样也是一个只读的类数组对象NodeList对象，但它保存的是该... ...
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2016-09-15 12:17:33
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一、聚类算法简介 聚类是无监督学习的典型算法，不需要标记结果。试图探索和发现一定的模式，用于发现共同的群体。有时候作为监督学习中稀疏特征的预处理。有时候可以作为异常值检测（反欺诈中有用）。 应用场景：新闻聚类、用户购买模式（交叉销售）、图像与基因技术 相似度与距离：这个概念是聚类算法中必须明白的，简 ...
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2016-09-15 00:51:48
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决策树（DTS）是一个非参数监督学习用于方法分类和回归。我们的目标是创建一个预测通过学习从数据推断出功能简单的决策规则的目标变量的值的典范。 例如，在下面的例子中，决策树从数据学习来近似正弦曲线与一组，如果 - 则 - 否则决策规则。的树越深，越复杂决策规则和钳工模型。 决策树的一些优点是： 简单的 ...
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2016-09-14 01:57:13
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