监督学习笔记

最新推荐文章于 2024-09-17 09:45:00 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 监督学习 梯度下降
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博客因很多符号不好表示，采用手写方式呈现相关内容，涉及监督学习和梯度下降等信息技术领域知识。

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由于很多符号不好表示，所以采用了手写的方式。



弱监督学习笔记
weixin_53746622的博客
03-02 1420
弱监督学习 nlp小白笔记关于机器学习弱监督学习（Weakly Supervised Learning）弱监督学习的分类功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 关于机器学习 监督学习是机器学习的一个分支，机器学习包括监督学
1、监督学习笔记
baiyuntuo9242的博客
12-23 414
监督学习 概念：在有标记的样本(labels samples)上建立机器学习 1、数据的预处理 机器学习算法无法理解原始数据，所以需对原始数据进行预处理，常用预处理如下： 预处理主要使用了preprocessing包，所以需对该包进行导入： import numpy as np from sklearn import preprocessing data=np.array([ ...
1.监督学习的学习笔记
weixin_62822635的博客
10-13 151
监督学习是指将把数据集都标记好后进行训练，然后训练学习出一种函数，然后通过这个数据集去测试新的数据。 监督学习一般有两种问题就是分类问题和回归问题。 看到一个很有意思的东西 人说1+1等于2 AI 记住1+1 =2， 人问 1+1 =? AI说 1+1 =2 分类问题的意思是数据集是比较分散的，将多个输入变量与多个不同的类别建立映射关系，有多个变量，所以需要分割来分析问题。 举个例子，在吴恩达的机器学习中介绍了一个关于分类问题的例子 :目前已有的数据是肿瘤的恶性和良性,恶.
监督学习笔记一
weixin_43327597的博客
01-19 244
监督学习笔记一 监督学习是从标注数据中学习模型的机器学习问题，其最终处理过的数据需要我们标注好才可参与训练模型。需要已有的条件与结果，然后根据需求制定策略与推导出数学模型加一训练得出最终模型的最优化参数。以预测未知的数据。 ...
监督学习-基本概念笔记
tiankong_的博客
10-24 724
1.相关基本概念 输入空间 输入所有可能取值的集合称为输入空间 输出空间 输出所有可能取值的集合称为输出空间 特征空间 每个具体的输入是一个实例（instance），通常由特征向量表示。这时，所有特征向量存在的空间称为特征空间（feature space），特征空间的每一维对应于一个特征。 注意：输入空间和特征空间有时是相同空间，有时不是，不是的时候我们需要将实例从输入空间映
1.2监督学习笔记
qq_40787900的博客
08-10 521
寻求共同学习的朋友
我的机器学习笔记(一)-监督学习vs无监督学习
02-25
在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。监督学习可分为“回归”和“分类”...
监督学习算法学习笔记.pdf
06-03
监督学习是一种重要的机器学习方法，它涉及到分类和归纳学习。在监督学习中，我们使用一个带标签的数据集，即已知输入属性值和对应输出类标的样本，来训练一个模型。目标是创建一个分类或预测函数，这个函数可以对新...
ESL2.6 统计模型，监督学习和函数逼近学习笔记
01-06
2.6 统计模型，监督学习和函数逼近 这是一篇有关《统计学习基础》，原书名The Elements of Statistical Learning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高...
我的机器学习笔记（二）--- 监督学习
weixin_48927364的博客
04-15 996
我的机器学习笔记（二）--- 监督学习 一、监督学习的内容； 二、监督学习的定义； 三、监督学习的数学描述； 四、监督学习的常见任务。
机器学习笔记1——监督学习
OnePisces博客专栏
03-29 745
笔记源自斯坦福大学公开课， 吴恩达教授的机器学习。大部分笔记内容源自讲义，少部分是自己的思考。个人理解不同，机器学习菜鸟，有理解不对的地方请参照原视频与讲义，也可以一起探讨，以上。
【学习笔记】机器学习-监督学习
cheerful090的博客
02-07 2111
一. 机器学习（Machine Learning，ML）基本概念 1.定义： 机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 2.基本手段 （1）从原始数据中提取特征 （2）学习映射函数???? （3）通过映射函数????将原始数据映射到语义空间，即寻找数
机器学习笔记（一） 监督学习和无监督学习
为取经而来的博客
11-14 885
1.机器学习   两条定义：2.监督学习   给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。   监督学习的分类：回归（Regression）、分类（Classification）   回归：预测一个连续值，输入变量和输出用一个函数对应。   分类：预测一个离散值，输入变量和离散的类别对应。   举例：   回归：对房地产数据也测房屋价格，面积已...
机器学习学习笔记（一)——监督学习与无监督学习
magiconecube的博客
06-28 407
最近LABVIEW学不下去了给自己开了新坑，在B站上跟着吴恩达学机器学习，希望这次能够坚持下去吧！ 在第一章里除了介绍了机器学习的应用等等等之外介绍了两个概念，监督学习和无监督学习。 监督学习 在监督学习中，数据集是有标签的，也就是说机器在学习的时候是知道正确答案的。 这里吴老师给出了两个例子（或者我只记住两个） ...
机器学习（学习笔记）——监督学习和无监督学习
m0_67782255的博客
04-04 3870
机器学习可以分为两大类：监督学习和无监督学习。今天介绍机器监督学习和无监督学习。举一个简单的例子：你小时候见到了狗和猫两种动物，有人告诉你这个样子的是狗、那个样子的是猫，你学会了辨别，这是监督学习；你小时候见到了狗和猫两种动物，没人告诉你哪个是狗、哪个是猫，但你根据他们样子、体型等特征的不同鉴别出这是两种不同的生物，并对特征归类，这是无监督学习。
机器学习课堂笔记——监督学习
最新发布
EShiLa的博客
09-17 906
面积、房龄、所处区域。
机器学习笔记 （一） 监督学习、无监督学习
、张念
09-19 2万+
监督学习(Supervised Learning) 在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。 监督学习的分类 监督学习可分为“回归”和“分类”问题。 监督学习分类 在回归问题中，我们会预测一个连续值。也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连
tf.clip_by_value()是啥？
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10-21 2万+
tf.clip_by_value(1-y,1e-10,1.0)，这个 语句是在tensorflow实战Google深度学习框架中看见的，可以参看63页，运用的是交叉熵而不是二次代价函数。 功能：可以将一个张量中的数值限制在一个范围之内。（可以避免一些运算错误:可以保证在进行log运算时，不会出现log0这样的错误或者大于1的概率） 参数：（1）1-y：input数据（2）1e-10、1.0是对数据...
怎样用python进行K-means图片聚类
05-20 6025
直接附代码： import os, codecs import shutil import matplotlib.pyplot as plt import cv2 import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans from scipy.spatial.distance import cdist def get_file_name(pa...
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