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查询Tags标签： 监督，共有 31条记录-
机器学习--数据挖掘算法（无监督）
一、有监督学习和无监督学习区别 分类：有监督 聚类：无监督 二、kmeans 算法
2021/11/20 9:40:03 人评论 次浏览 -
Python 实现数据科学中的无监督挖掘技术
Python 实现数据科学中的无监督挖掘技术文章目录Python 实现数据科学中的无监督挖掘技术使用距离度量 准备工作 工作原理 更多内容 学习和使用核方法 准备工作 操作方法 工作原理 更多内容完整代码：用 k-means 进行数据聚类 准备工作 操作方法 2.2.3 工作原理 更多内容完…
2021/11/13 9:11:52 人评论 次浏览 -
Python 实现数据科学中的无监督挖掘技术
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2021/11/13 9:11:52 人评论 次浏览 -
无监督和有监督算法的区别
参考网址：https://www.jianshu.com/p/9b2826ef8a28 1、有监督学习：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。就如有标准答案…
2021/11/1 1:10:26 人评论 次浏览 -
无监督和有监督算法的区别
参考网址：https://www.jianshu.com/p/9b2826ef8a28 1、有监督学习：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现预测和分类的目的，也就具有了对未知数据进行预测和分类的能力。就如有标准答案…
2021/11/1 1:10:26 人评论 次浏览 -
人工智能介绍
人工智能关系机器学习：一种实现人工智能的方法 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习是人工智能的核心，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…
2021/10/11 23:16:47 人评论 次浏览 -
人工智能介绍
人工智能关系机器学习：一种实现人工智能的方法 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习是人工智能的核心，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…
2021/10/11 23:16:47 人评论 次浏览 -
缺陷检测-2.Mixed supervision for surface-defect detection: from weakly to fully supervised learning(对于表面
这篇文章不管是网络结构还是文章中提到的亮点基本都是复用了<End-to-end training of a two-stage neural network for defect detection> 唯一的不同点就是针对混合监督，针对其中只有正负标签，没有分割标签的数据，损失函数只是用分类损失函数，如果都有，就是用…
2021/9/11 6:06:16 人评论 次浏览 -
缺陷检测-2.Mixed supervision for surface-defect detection: from weakly to fully supervised learning(对于表面
这篇文章不管是网络结构还是文章中提到的亮点基本都是复用了<End-to-end training of a two-stage neural network for defect detection> 唯一的不同点就是针对混合监督，针对其中只有正负标签，没有分割标签的数据，损失函数只是用分类损失函数，如果都有，就是用…
2021/9/11 6:06:16 人评论 次浏览 -
监督学习算法
监督学习算法 通过讲解学习了监督学习算法，并将其应用到一个实例中。 算法内容 该算法实现了对数据的拟合于后续的发展可能的预测。 对于该问题： 我们使用函数： 进行学习拟合。 这里theta为需要学习拟合出的系数。 L为误差分析函数，我们以L小于1*e-4为满足条件。 下…
2021/9/3 17:07:36 人评论 次浏览 -
监督学习算法
监督学习算法 通过讲解学习了监督学习算法，并将其应用到一个实例中。 算法内容 该算法实现了对数据的拟合于后续的发展可能的预测。 对于该问题： 我们使用函数： 进行学习拟合。 这里theta为需要学习拟合出的系数。 L为误差分析函数，我们以L小于1*e-4为满足条件。 下…
2021/9/3 17:07:36 人评论 次浏览 -
吴恩达机器学习笔记-1（概览）
目录机器学习机器学习的定义监督学习无监督学习 机器学习 21世纪，机器学习可以说是已经嵌入到我们生活中的方方面面。我们可能一天用到机器学习数十次而没有丝毫察觉。 当我们用到百度、Google等搜索引擎时，我们会觉得搜索效果很好，这其实是因为他们的机器学习算法已经…
2021/6/9 10:23:56 人评论 次浏览 -
概念：弱监督学习
文章给的定义是： 数据集的标签是不可靠的，如（x，y），y对于x的标记是不可靠的。这里的不可靠可以是标记不正确，多种标记，标记不充分，局部标记等。在实际应用中的学习问题往往以混合形式出现,如多标记多示例、半监督多标记、弱标记多标记等。针对监督信息不完整或不明…
2021/5/24 18:28:17 人评论 次浏览 -
ArcGIS制作生态环境敏感性等级分布专题图（下）附练习数据
我们讲到了两大生态因子中地形因子的计算与重分类，其实都是比较简单的步骤，其中需要记忆的是坡向的度数分类，并且因为有8个方向，不要搞混哦~~地形因子坡度(单位：度)>60极高敏感50.245-60高敏感425-45中敏感310-25低敏感20-10非敏感1高程（单位：米）>1300极高敏…
2021/5/14 10:59:19 人评论 次浏览 -
少数据学习（一）—— 机器学习基础
少数据学习（一）—— 机器学习基础机器学习是一种数据科学技术，它帮助计算机从现有数据中学习，从而预测未来的行为、结果和趋势。 Machine learning is a technique of data science that helps computers learn from existing data in order to forecast future behav…
2021/5/10 18:26:47 人评论 次浏览
