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《零基础学机器学习》
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第10课 监督学习之外——其他类型的机器学习
零基础学机器学习
2022-01-04 13:49:32
10.1 无监督学习——聚类
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10.1 无监督学习——聚类|code_1.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_2.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_3.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_4.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_5.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_6.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_7.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_8.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_9.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_10.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_11.py
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10.1 无监督学习——聚类|code_12.py
10.2 无监督学习——降维
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10.2 无监督学习——降维|code_1.py
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10.2 无监督学习——降维|code_2.py
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10.2 无监督学习——降维|code_3.py
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10.2 无监督学习——降维|code_4.py
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10.2 无监督学习——降维|code_5.py
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10.2 无监督学习——降维|code_6.py
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10.2 无监督学习——降维|code_7.py
10.5 生成式学习
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10.5 生成式学习|code_1.py
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10.5 生成式学习|code_2.py
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第10课 监督学习之外——其他类型的机器学习
10.1 无监督学习——聚类 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_1.py 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_2.py 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_3.py 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_4.py 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_5.py 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_6.py 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_7.py 代码:10.1 无监督学习——聚类|code_8.py 代码:10.1 无监
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ML之
监督学习
本文围绕
机器学习
展开,介绍了
监督学习
、无
监督学习
和强化学习。
监督学习
本质是最优化问题,有无
监督学习
包括聚类、异常检测等。还阐述了一维和多维线性回归模型,涉及向量化、梯度下降收敛判断及学习率调整。此外,讲解了特征工程、多项式回归、逻辑回归,以及正则化解决过拟合/欠拟合问题。
机器学习
笔记--
监督学习
和无
监督学习
全面总结(原理、示意图、代码)
本文是
机器学习
入门学习总结,重点介绍
监督学习
和无
监督学习
。
监督学习
需输入数据和标签,无
监督学习
只有输入样本。文中还阐述了两者区别、优缺点,介绍半
监督学习
。此外,列举了常用算法,如
监督学习
的线性回归、逻辑回归等,无
监督学习
的PCA主成分分析、K-Means算法等。
【
机器学习
】
机器学习
重要方法—— 半
监督学习
:理论、算法与实践
本文深入探讨半
监督学习
原理,介绍自训练、协同训练及图半
监督学习
算法,并通过图像和文本分类实例展示其应用,最后讨论未来发展趋势。
详细介绍
机器学习
常见的
10
个学习
类型
本文介绍了
机器学习
的
10
大学习
类型
,包括
监督学习
、非
监督学习
、强化学习等。核心逻辑是根据数据条件、任务需求和资源限制选择合适方法,基础学习
类型
解决传统问题,进阶学习
类型
突破限制,还列举了各
类型
的典型任务、常见算法和举例。
机器学习
(4)——弱
监督学习
弱
监督学习
是
监督学习
的一种扩展,它利用不完全或模糊的标签信息来训练模型。本文介绍了半
监督学习
、迁移学习和强化学习这三种弱
监督学习
方法。半
监督学习
通过少量标记数据和大量未标记数据改善模型性能;迁移学习将已学习知识应用于新任务;强化学习通过奖励和惩罚机制让模型自我学习最佳策略。这些方法在各种领域如医学影像分析、推荐系统和游戏控制等方面有着广泛应用。
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本书的目标,是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人,轻松地掌握机器学习的基本知识,从而拥有相关的实战能力。
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