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    2019-08-19 17:33:47
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  • 1、概念1.1监督学习(数据集有输入和输出数据):通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数,将输入映射到合适的输出,比如分类。1.2无监督学习(数据集中只有输入):直接对输入数据集进行建模,比如聚类。1.3半监督学习:综合利用有类标的数据和没有类标的数据,来生成合适的分类函数。2、类别2.1监督学习分为分类(classification)和回归(regression)    ...
    2018-05-09 19:11:25
    阅读量:3990
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  • 自理解机器学习的概念时,没有深刻理解监督学习和无监督学习的区别,在网上查找了部分资料,现在总结如下:总的来说,机器学习任务将根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习,这是最简单直接的区别。那么问题来了,什么是label呢,简单的讲字面意思是标签,实际的作用就是对数据的一种标注,就是学习时我们标注的target值。如果样本带有label,就可以知道学习的结果到底是什么,而无la...
    2018-09-28 17:00:55
    阅读量:452
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  • 文章目录0.前言1.半监督SVM2.半监督k-means2.1.约束k-means2.2.约束种子k-means3.协同训练算法如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注,点个赞喔,我会非常开心的~0.前言半监督学习中部分样本有标记,部分样本无标记。半监督学习可分为两种:纯半监督学习:希望学得的模型适用于未观察到的数据直推学习:希望对数据集中未标记的样本进行预测...
    2019-03-01 18:40:03
    阅读量:477
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  •   1.机器学习的一些概念:  a.有监督学习:训练数据既有特征(feature)又有标签(lable),通过训练,让机器可以自己找到特征和标签之间的联系,在面对只有特征没有标签的数据时,可以判断出标签。  b.无监督学习:训练样本的标记信息未知,,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质,及规律,为进一步的数据分析提供基础,此类学习任务中研究最多,应用最广的是聚类...
    2019-03-29 09:19:33
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  • (此为机器学习随笔之一)机器学习中的算法,主要有两种:监督学习;半监督学习。1、名词监督学习:supervisedlearning无监督学习:unsupervisedlearning半监督学习:semi-supervisedlearning2、概念监督学习:亦称监督训练、有教师学习。是利用已知类别的样本(即有标记的样本labeledsample,已知其相应的类
    2016-09-19 22:02:56
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  • 聚类(Clustering) 无监督学习:   什么是非监督学习呢?在课程的一开始,我曾简单的介绍过非监督学习,然而,我们还是有必要将其与监督学习做一下比较。在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们的数据没有附带任何标签,我...
    2018-09-08 14:40:20
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  • 半监督学习(Semi-SupervisedLearning,SSL)是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。主要分为半监督分类,半监督回归,半监督聚类和半监督降维算法。至于直推学习,它与半监督学习一样不需要人工干预,不同的是,直推学习假设未标记的数据就是最终要用来测
    2015-09-13 15:31:49
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  • 半监督学习半监督学习的现实需求也非常强烈,因为在现实生活中往往能容易地收集到大量未“标记”的样本,而获取有标记的样本却需要耗费人力、物力。在互联网应用的最为明显,例如在进行网页推荐时需要请用户标记出感兴趣的网页,但是很少的用户愿意花很多时间来提供标记,因此,有标记的网页样本少,但互联网上存在无数网页可作为未标记样本使用。半监督学习就是提供了一条利用“廉价”的未标记样本的途径。通常在处理未标记的数据时
    2018-03-23 16:28:00
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  • 2018-08-06晚上7:00进行了一个小时的二面,由于时间耗光了,后面又邮件补发了三道编程了,要求实现;博客按回忆顺序来写,不足之处,请多多谅解!问题一:你简历中上过的数据挖掘、机器学习等课程,是学校的研究生课程还是自己单独学习的;回答道:研究生课程有学习,自己单独私下也有学习1、监督学习和无监督学习的区别?分类回归一般属于哪种?聚类属于哪种?请举例你知道的相关有监督学习和无监...
    2018-08-11 14:18:48
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  •   让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能,就是半监督学习(semi-supervisedlearning)。利用未标记样本学习主要有主动学习和半监督学习,其中半监督学校主要包括“纯半监督学习”和“直推学习”。主动学习:先拿有标记的样本训练一个模型,然后拿这个模型去未标记的数据上验证,这个验证需要引入专家知识,以尽量少的“查询”来获取尽量好的性能。纯半监督学习:...
    2018-11-26 23:19:50
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