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
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学习笔记 —— 吴恩达《机器学习》课程
一、前言 1.1 监督学习： 监督学习：见度给出数据集和正确答案，要求机器给出更多的正确答案（实现预测） 数据问题 && 分类问题 单个 or 多个 特征/属性 特征：年龄、肿瘤尺寸； Q：无数个特征又该怎么办？ 1.2 无监督学习 将数据集分簇 -> 聚类算法，聚类算法只是无监督算法中的一种； 无监督学习：给定数据集，但没有给出正确答案，要求机器对其分类，我们不知道这个数据集有多少类， 看机器把它们分成多少个簇； 计算机集群 、社交网络、市场分析； 鸡尾酒会算法：一个
机器学习————聚类
文章目录机器学习————聚类聚类聚类算法计算距离相似度簇K-Means聚类K-Means 改进K-Mediods二分K-MeansK均值损失函数 机器学习————聚类 聚类 聚类是一个无监督的算法 有X 没有Y 利用X相似性 对大量未标注的数据集，按内在相似性划分为多个类别，类别内相似度大，类之间相似度小 聚类算法 计算距离 欧几里得距离（欧式距离） 欧几里得距离（欧式距离） 曼哈顿距离 闵可夫...
机器学习——python机器学习第2版笔记
python机器学习第二版笔记1 赋予计算机从数据中学习的能力1.1 构建把数据转换成知识的智能1.2 三种不同类型的机器学习1.3 基本术语与符号1.4 构建机器学习系统的路线图1.5 用python进行机学习2 训练简单的机器学习分类算法2.1 人工神经元——机器学习早期历史一瞥2.2 在python中实现感知器学习2.3 自适应神经元和学习收敛3 scikit-learn机器学习分类器一览3.1 选择分类算法3.2 了解scikit-learn软件库的第一步——训练感知器3.3 基于逻辑回归的分类概率
深度学习记录第五篇————机器学习基本方法介绍（理论篇）
第五篇机器学习方法介绍5.1 机器学习的基本任务5.1.1监督学习5.1.2 无监督学习5.1.3 半监督学习5.1.4 强化学习5.2 机器学习一般流程5.2.1 明确目标5.2.2收集数据5.2.3 数据探索与预处理5.2.4 选择模型及损失函数5.2.5 评估及优化模型5.3 过拟合与欠拟合5.3.1 权重正则化5.3.2 dropout正则化5.3.3 批量正则化5.3.4权重初始化 5.1 机器学习的基本任务 机器学习的基本任务一般分为四大类，监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习、
人工智能——机器学习
文章转载于https://www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html 人工智能人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别机器学习的范围机器学习的方法1、回归算法2、神经网络3、SVM（支持向量机）4、聚类算法5、降维算法6、推荐算法7、其他机器学习的分类机器学习模型的评估机器学习的应用机器学习的子类--深度学习机器学习的父类--人工智能 人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别 首先要简单区别几个概念：人工智能，机器学习，深度学习，神经网络。这几个词应该是出现
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