写在前面:五一小长假临近结束的最后一天对上周新学的机器学习的内容进行下总结,一方面巩固下新知识,另一方面为迎接节后依然繁重的工作准备一个良好的心态基础。上一篇的总结中讲到先从吴恩达老师的机器学习的斯坦福公开课开始对机器学…
分类:监督学习
机器学习中三大学习类别
简介 在机器学习(Machine learning)领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised Learning): 通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输…
python机器学习三(监督学习)
监督学习的目标 利用一组带有标签的数据,学习从输入到输出的映射,然后将这种映射关系应用到未知数据上,达到分类或回归的目的。 分类:当输出是离散的,学习任务为分类任务。 回归:当输出是连续的,学习任务为回归任务。 分类学习…
week2,有监督学习(的线性机器学习模型)
2.1 有监督学习的描述: 有监督学习 是比较经典的一个机器学习场景。有监督学习可以被这样描述: (1)Supervised learning is the machine learning task of inferr…
写给人类的机器学习 三、无监督学习
三、无监督学习 原文: Machine Learning for Humans, Part 3: Unsupervised Learning 作者:Vishal Maini 译者:机器之心 聚类和降维:K-Means 聚…
基于无监督学习的自编码器实现
目前许多有监督学习算法,如SVM,DNN或是boosting,决策树等,都在工业界分类或决策任务上取得了不错的成果。但是这些有监督学习需要大量带标签的数据,对数据进行上标签又是一个需耗费人力与时间的任务。有许多数据都是不…
动手实现会写数字的神经网络—半监督学习和生成式对抗网络介绍
在1889年,梵高画了这个美丽的艺术品:星月夜。如今,我的GAN模型只使用20%的标签数据,学会了画MNIST数字!它是怎么实现的?让我们动手做做看。 半监督学习 大多数深度学习分类器需要大量的标签样本才能很好地泛化,但…
机器学习-吴恩达PPT
简单粗略的截屏吴恩达课程的PPT的内容,以后有时间了再回来补充一些细节。 一、引言(Introduction) 监督学习 无监督学习 二、单变量线性回归(Linear regression with one variab…
【特征工程】特征选择与特征学习
特征选择与特征学习 在机器学习的具体实践任务中,选择一组具有代表性的特征用于构建模型是非常重要的问题。特征选择通常选择与类别相关性强、且特征彼此间相关性弱的特征子集,具体特征选择算法通过定义合适的子集评价函数来体现。 在…
Python 中的无监督学习算法!深度学习这步开始!你看的懂算我输
人工智能研究主任 Yan Lecun 解释说,无监督学习 —— 在不明确告诉他们所做的一切是对还是错的情况下教机器自我学习 —— 是“真正的”人工智能的关键所在。 进群:548377875 即可获取数十套PD…
机器学习&监督学习&非监督学习概念
机器学习&监督学习&非监督学习概念 机器学习 Tom Mitchell provides a more modern definition: “A computer program is sa…
独家 | 日本机器学习领军人杉山将:为什么说弱监督学习是未来的热门?
日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将 前不久结束的第三届CCAI大会,日本人工智能和机器学习领域的新一代领军人物杉山将(Masashi Sugiyama)为我们带来了一场关于弱监督机器学习的精彩演讲,这是机器学习领…