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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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一起学习 彼此监督
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。
斯坦福ML公开课笔记(中文版7-11)
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
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学习
、无
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学习
、自
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、强化
学习
和对比
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、半
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、强化
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和对比
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是什么?
吴恩达课程机器
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和无
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是什么?
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例子1.预测房价例子2 .推测乳腺癌良性是否为良性无
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——
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策略无
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应用
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和无
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是什么? 机器
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算法最常用两个类型就是
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和无
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。
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是指,我们将教计算机如何去完成任务,而在无
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中,是让计算机自己进行
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。二者的区别在于,
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里的“教”意味着在计算机
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之前,人类要给计算有正确答案;而无
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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
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例子1.预测房价
什么是深度
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的无
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与有
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深度
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中的无
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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
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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
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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
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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。
机器
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两种方法——
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与无
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通俗讲解一.前言二.定义1.
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2.无
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三.区别四.范围1.
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2.无
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五.选择 一.前言 在介绍
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和无
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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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