一起学习彼此监督

徒手☆摘星 2020-02-03 02:07:28

急在线等，一起进步啊

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hzok123 2020-02-03

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你要学习什么？

天涯过客009 2020-02-03

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你想换什么？我这里有很多片片。

本资源是斯坦福ML公开课笔记。主要内容包括混合高斯模型、混合贝叶斯模型、因子分析模型、主成分分析、奇异值分解、隐含语义索引和独立成分分析等内容。

监督学习、半监督学习、无监督学习、自监督学习、强化学习和对比学习

吴恩达课程机器学习笔记文章目录监督学习和无监督学习是什么？监督学习例子1.预测房价例子2 .推测乳腺癌良性是否为良性无监督学习——学习策略无监督学习应用监督学习和无监督学习是什么？机器学习算法最常用两个类型就是监督学习和无监督学习。监督学习是指，我们将教计算机如何去完成任务，而在无监督学习中，是让计算机自己进行学习。二者的区别在于，监督学习里的“教”意味着在计算机学习之前，人类要给计算有正确答案；而无监督学习由于没人教，没有正确答案，计算机得自己面对数据集，分析出正确答案。监督学习例子1.预测房价

深度学习中的无监督学习方法是一种训练算法，它在没有标注输出的情况下从输入数据中学习模式和特征。这种方法的核心是探索和理解数据的内在结构和分布，而不是通过已知的输出来指导学习过程。无监督学习方法不依赖于标注数据，因此它们特别适合于那些标注成本高昂或标注不可行的情况。这些方法在探索数据的内在结构、提取未标记数据的特征、减少数据维度等方面非常有效。由于不依赖于标注数据，无监督学习通常被视为一种更具挑战性的任务，需要算法能够在没有明确指导的情况下发现有意义的模式。

通俗讲解一.前言二.定义1.监督学习2.无监督学习三.区别四.范围1.监督学习2.无监督学习五.选择一.前言在介绍监督学习和无监督学习之前，我们首先来了解一下什么是特征值和目标值。 1、特征值：特征值是指数据的特征，对于每个样本，通常具有一些 “属性”（Attribute）或者说 ”特征“（Feature），特征所具体取的值就被称作 ”特征值“。比如，苹果的皮是”光滑“的，橘子的皮是”褶皱“的，”光滑“和”褶皱“就是 ”苹果“ 和 ”橘子“ 这两个样本的特征值。 2、目标值(标签) 目标值又叫标签，

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