2、监督学习和无监督学习

最新推荐文章于 2024-10-01 01:08:41 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-01 01:08:41 发布 · 194 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

机器学习专栏收录该内容

8 篇文章

订阅专栏

部署运行你感兴趣的模型镜像

（一）监督学习：教计算机学习，用标记过的数据训练模型。监督学习中常见的问题有回归问题和分类问题

1、回归问题，意指要预测一个连续值的输出； Linear Regression线性回归

2、分类问题，将回归模型的结果离散化。 Logistic Regression逻辑回归用于解决二分类问题

（二）无监督学习：让计算机自己学习

聚类算法

鸡尾酒会算法

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Stable-Diffusion-3.5

图片生成

Stable-Diffusion

Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型，相比 3.0 版本，它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

fisherduan

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

机器学习中的有监督学习，无监督学习，半监督学习

小硒---代码无疆

04-29

6万+

在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。非监督学习：直接

机器学习笔记之（4）——Fisher分类器（线性判别分析，LDA）

gwpscut的博客

05-22

5万+

本博文为Fisher分类器的学习笔记~本博文主要参考书籍为：《Python大战机器学习》Fisher分类器也叫Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant），或称为线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）。线性模型对于给定样本，其中为样本的第n种特征。线性模型的形式为：其中，为每个特征对应的权重生成的权重向量。其实这个线性模型也...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

监督学习和无监督学习简单理解

weixin_50935299的博客

03-10

3807

文章目录前言一、监督学习定义举个例子：二、无监督学习前言最近学习了ng教授的机器学习课程，在这里进行一个回顾与总结，也希望我的文章可帮到一些正在学习机器学习的小伙伴。在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。一、监督学习 监督学习就是一种统计方法，是在有标签的数据里发现潜在的规律的一种训练方式。定义 监督学习就是一种统计方法，是在有标签的数据里发现潜在的规律的一种训练方式。举个例子：假如我们知道了浙江省一些是否结婚的数据。把这些数据用坐标轴画下来，横轴表示年龄，纵轴表示是否结婚，结婚了表.

监督学习与无监督学习

全栈川川

06-02

3万+

监督学习是机器学习的类型，其中机器使用“标记好”的训练数据进行训练，并基于该数据，机器预测输出。标记的数据意味着一些输入数据已经用正确的输出标记。在监督学习中，提供给机器的训练数据充当监督者，教导机器正确预测输出。它应用了与学生在老师的监督下学习相同的概念。监督学习是向机器学习模型提供输入数据和正确输出数据的过程。监督学习算法的目的是找到一个映射函数来映射输入变量（x）和输出变量（y）。在现实世界中，监督学习可用于风险评估、图像分类、欺诈检测、垃圾邮件过滤等。在监督学习中，模型使用标记数据集进行训练，其中模

监督学习和无监督学习

weixin_43763292的博客

06-18

1万+

cv::ml::KNearest：K最近邻（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，它通过计算输入样本与训练样本之间的距离来进行分类。cv::ml::RTrees类是随机森林的实现，它支持二叉和多叉决策树，提供了参数用于控制森林的大小和生长。cv::ml::Boost类实现了Boosting算法，支持二分类和多分类任务，并提供了参数用于控制弱分类器的数量和类型。cv::ml::DTrees：决策树（Decision Trees）是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。

机器学习：监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习

07-31

7万+

机器学习是一种人工智能领域的技术，它旨在让计算机通过学习数据和模式，而不是明确地进行编程来完成任务。机器学习分为监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）、强化学习（Reinforcement Learning）四种

有监督学习&无监督学习

m0_47498690的博客

10-01

5994

监督学习是通过已知的输入和输出数据样本，来学习一个确定性函数或概率分布模型的方法。在监督学习中，输入和输出变量都是已知的，同时，学习器的输出也必须与人工给定的真实结果一致。监督学习通常可分为两类：回归问题和分类问题。回归问题是指对连续值的预测问题，比如预测房价、股票价格等；分类问题是指对离散值的预测问题，比如判断一封邮件是否为垃圾邮件、预测肿瘤是否为恶性等。

无监督学习和监督学习的区别

weixin_42218868的博客

10-10

3991

1、什么是无监督学习？ 无监督学习是机器学习技术中的一类，用于发现数据中的模式。利用学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 2、无监督学习代表算法： 1、k-means算法（聚类算法） 3、什么是监督学习? 监督学习描述的任务是：当给定输入x,如何通过在有标注输入和输出的数据上训练模型而能够预测输出y ...

人工智能中的监督学习和无监督学习

考研小钻风

06-19

2809

本文详细介绍了人工智能（AI）中监督学习和无监督学习的基本思想、具体过程，并通过四个复杂的代码实现案例对比了它们的区别。在监督学习中，我们通过使用已标注的数据集进行模型训练，目标是预测已知输出，如回归问题中的房价预测和分类问题中的图像分类。无监督学习则不使用标签数据，目标是从数据中发现潜在的模式或结构，如聚类中的客户分群和降维中的主成分分析（PCA）。通过对监督学习和无监督学习的详细讲解以及实际代码实现，我们了解到这两种方法在数据需求、目标、应用场景、算法复杂度和模型评估方面的不同。

自监督和无监督学习的差别

skyeah_的博客

07-10

1861

自监督学习和无监督学习都是无需人工标注数据的机器学习方法。自监督学习通过设计预训练任务来生成伪标签，帮助模型学习有用的特征表示，常用于提升下游有监督任务的性能。无监督学习则直接从未标注的数据中发现数据的结构和模式，用于数据探索和理解。这两种方法在不同的应用场景中都有广泛的应用。

解决多作业多机器调度问题的遗传算法.zip

12-02

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

心理评估与人工智能结合.docx

最新发布

12-02

人工智能行业相关的应用趋势和解决方案介绍

基于Web与物联网的分布式智慧农业环境监测系统源码实现

12-02

**项目资料：基于网络与物联网架构的分布式农业环境远程监控系统源代码** 本资料包提供了一套完整的分布式农业环境远程监控系统实现方案，该系统融合了现代网络技术与物联网架构，能够实现对农业生产环境的远程、实时、多节点监测与管理。系统源代码经过全面测试，各项功能运行稳定可靠，可供直接部署或二次开发使用。该资料适用于计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化、电子信息工程等相关专业的高校师生、科研人员以及行业技术人员参考学习与实践。对于希望深入理解物联网应用开发、分布式系统设计或智慧农业解决方案的学习者而言，本资料具有较高的参考价值。同时，其完整的项目结构也适用于毕业设计、课程设计、项目实践或作为特定功能模块的开发基础。使用者可根据自身需求，在现有代码框架上进行功能扩展、算法优化或与其他系统进行集成。我们鼓励基于此代码进行合法的学习、研究与创新应用，并通过技术交流共同促进相关领域的技术发展。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

从平台“建而无用”到智能化转型，科技园区借助新一代技术转移SaaS系统能实现多大跨越？.docx

12-02

从平台“建而无用”到智能化转型，科技园区借助新一代技术转移SaaS系统能实现多大跨越？

从产品同质化严重到精细化管理效能，地方政府借助智能化转型方案能实现多大跨越？.docx

12-02

从产品同质化严重到精细化管理效能，地方政府借助智能化转型方案能实现多大跨越？

基于MATLAB_GUI开发的单机器人多任务路径规划与仓库管理系统模拟平台_集成WMS仓库模拟_TCP通信协议_任务分配算法_路径规划算法_机器人控制系统_GUI界面设计_资源图像.zip

12-02

这是一个针对自动驾驶与机器人路径规划领域的开源项目专注于对经典HybridA算法在ROS机器人操作系统框架下的实现代码进行详尽的中文注释与解析_项目核心是对KarlKu.zip

12-02

赛事预约场馆预约代理fastadmin uniapp，仅供参考，请勿商用

12-02

赛事预约场馆预约代理fastadmin uniapp，仅供参考，请勿商用

对比传统方案，AI+数智服务如何为市场化技术转移机构带来颠覆性变革？.docx

12-02

对比传统方案，AI+数智服务如何为市场化技术转移机构带来颠覆性变革？

Pytorch 自编码无监督学习实例教程

在深度学习的多个分支中，无监督学习扮演了重要角色，其目的在于探索数据中隐藏的结构，而无需任何监督信号。自编码器（Autoencoder）是无监督学习中的一种重要模型，它通过学习输入数据的有效表示（编码），然后...