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机器学习里的无监督学习是什么?
2020-06-30
无监督学习是机器学习里的一种学习方式,下面将给大家具体解释一下无监督学习到底是什么? 首先我们可以对照监督学习来对比理解一下无监督学习的概念。 机器学习中,监督学习是一种明确的训练方式,你能够很 ...

ML基础:<font color=无监督学习之协方差矩阵" class="wztu">

ML基础:无监督学习之协方差矩阵
2020-06-16
在翻译sklearn文档 2.无监督学习 部分过程中,发现协方差矩阵几乎贯穿整个章节,但sklearn指导手册把协方差部分放在了这一章节偏后的部分,作为机器学习一个基础概念,在这篇文章中,想把协方差矩阵的相关知识以及 ...

机器学习基础:<font color=无监督异常检测和半监督异常检测!" class="wztu">

机器学习基础:无监督异常检测和半监督异常检测!
2020-06-12
异常值检测一般要求新发现的数据是否与现有观测数据具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以称之为内点(inlier),具有不同分布的点可以称之为离群值。离群点和新奇点检测是不同的,有一个重要的区分必须掌 ...

机器学习中的有监督和<font color=无监督都包括些什么?" class="wztu">

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?
2020-05-29
机器学习算法通常分为有监督的(训练数据有标记答案)和无监督的(可能存在的任何标签均未显示在训练算法中)。有监督的机器学习问题又分为分类(预测非数字答案,例如错过抵押贷款的可能性)和回归(预测 ...

机器学习python算法应用,监督学习、<font color=无监督学习等!" class="wztu">

机器学习python算法应用,监督学习、无监督学习等!
2020-05-25
本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用,介绍利用 python 的生态环境,使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题,而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》,会通过例子一步一步地引导大 ...

有监督学习和<font color=无监督学习算法怎么理解?" class="wztu">

有监督学习和无监督学习算法怎么理解?
2020-05-19
在判断是有监督学习还是在无监督学习上,我们可以具体是否有监督(supervised),就看输入数据是否有标签(label)。输入数据有标签,则为有监督学习,没标签则为无监督学习。 什么是学习(learning)? 一个成语 ...

机器学习算法:<font color=无监督、半监督、有监督学习算法浅析" class="wztu">

机器学习算法:无监督、半监督、有监督学习算法浅析
2020-05-06
随着人工智能的飞速发展,机器学习成为当下数据分析领域的热门之一,很多人在平时的工作中,或多或少都会使用到机器学习的算法。这里机器学习的算法进行了盘点,将有监督、无监督,半监督学习等进行了简单的解 ...

半监督学习的种类都有哪些?

半监督学习的种类都有哪些?
2020-07-14
半监督学习(SSL),全称Semi-Supervised Learning,类属于机器学习(Machine Learning,ML)。在只有少量标记样本,大部分样本都是无标记的情况下,可以使用半监督学习方法,根据无标记样本与标记样本间的相似度、以及 ...

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了
2020-07-10
作者:Alex Castrounis 来源:大数据DT(ID:hzdashuju) 内容摘编自《AI战略:更好的人类体验与企业成功框架》 导读:本文讨论与人工智能相关的概念和技术,包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还 ...
Kmeans均值聚类算法的基本原理是什么?
2020-07-08
Kmeans算法属于无监督学习的一种聚类算法,这种算法的目的为:在数据所属类别及类别数量不明确的前提下,依据数据自身的特点对数据进行聚类。聚类过程中,对于类别数量k的选取,需要一定的先验知识,也可根据“类 ...

你需要掌握的4种常用数据降维方法

你需要掌握的4种常用数据降维方法
2020-07-09
近来数据记录和规模属性都在急剧增长,由于大多数数据挖掘算法都是直接逐列处理数据,因此导致算法越来越慢。为了保证减少数据列数的同时,丢失的数据信息尽可能少, 数据降维处理算法应运而生。 一、降维的 ...
特征工程是什么?常用的方法有哪些?
2020-07-07
“数据决定了机器学习的上限,而算法只是尽可能逼近这个上限”,这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程,它的目的就是获取更好的训练数据特征,使得机器 ...

PCA降维原理(主成分分析)的数学理论

PCA降维原理(主成分分析)的数学理论
2020-07-03
在机器学习中,有成千上万甚至几十万的维度的数据需要处理,这种情况下机器学习的资源消耗是不可接受的,并且很大程度上影响着算法的复杂度,因此对数据降维是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一种常 ...
简单理解文本挖掘的定义与过程
2020-07-02
文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程。 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识,它是数据挖掘中的一种方法,主要用途 ...
机器学习之有监督学习
2020-07-01
机器学习分为:有监督学习,无监督学习,半监督学习等。今天跟小编一起来看有监督学习的内容吧。 一、有监督学习定义 有监督学习,就是大家常说的分类,通过某种或某些特性的样本作为训练集,建立一个最优模 ...
机器学习是什么?怎么理解?
2020-06-29
科技创新是经济发展的根本动力。在如今这一时代,AI人工智能就是推动经济发展的最重要的科技动力。特别是近些年来行业与AI人工智能的结合,释放了行业的潜力,重塑着人们的日常工作和生活。在AI人工智能备受关注、 ...

【案例】用支持向量机SVM进行新奇点检测!

【案例】用支持向量机SVM进行新奇点检测!
2020-06-12
异常值检测一般要求新发现的数据是否与现有观测数据具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以称之为内点(inlier),具有不同分布的点可以称之为离群值。 下图是一个使用支持向量机SVM进行新奇点检测 ...

层次聚类算法:Affinity Propogation算法学习指南

层次聚类算法:Affinity Propogation算法学习指南
2020-06-10
Affinity Propogation最初是由Brendan Frey 和 Delbert Dueck于2007年在Science上提出的。相比其它的层次聚类算法,Affinity Propogation算法不需要预先指定聚类个数。 Affinity Propogation算法的原理可以简单 ...

有监督学习:提高深度学习数据效率的计划-自我监督学习

有监督学习:提高深度学习数据效率的计划-自我监督学习
2020-06-09
尽管深度学习在人工智能领域做出了巨大贡献,但它还是有一个不太好的地方:它需要大量数据。这是深度学习的先驱者和批评家都同意的一件事。实际上,由于有用数据的有限可用性有限以及处理该数据的计算能力不 ...

Kmeans算法精简版(无for loop循环)

Kmeans算法精简版(无for loop循环)
2020-05-27
大家在学习算法的时候会学习到关于Kmeans的算法,但是网络和很多机器学习算法书中关于Kmeans的算法理论核心一样,但是代码实现过于复杂,效率不高,不方便阅读。这篇文章首先列举出Kmeans核心的算法过程 ...

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