半睡半醒半浮生

在机器学习领域中，传统的学习方法有两种：监督学习和无监督学习。半监督学习（Semi-supervised Learning）是近年来模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。半监督学习对于减少标注代价，提高学习机器性能具有非常重大的实际意义。   聚类假设         聚...

  在机器学习(Machine learning)领域，监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多，应用比较广的学习技术 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， 非监督学习：直接对输入数...

无监督学习：不需要事先根据训练数据去train聚类器，也可以称作不带类标记的（目标输出）的机器学习。 cost function： 即最小化所有数据与其聚类中心的欧氏距离和。  假设出现这种情况，怎么理解？？一定是代码错误或者其他错误，不可能出现这种情况！ 回归问题中有可能因为学习率设置过大产生随着迭代次数增加，cost function反倒增大的情况。但聚类是丌会产生这样的问题...