监督学习 基本概念 将输入和输出所有可能取值的集合分别称为输入空间和输出空间 每一个具体的输入是一个实例，通常由特征向量表示 特征向量存在的空间称为特征空间，特征空间的每一维对应一个特征 用来学习模型的数据集称作训练数据…

对比监督学习，数据集中所有样本没有区别，即没有标签。 无监督学习之下的算法 聚类算法，将数据分为不同的聚类 “鸡尾酒会算法” [W,s,v]=svd((repmat(sum(x.x,1),size(x,1),1).x)*…

序 本次记录机器学习中涉及到的几种空间的解释和对比 输入空间+输出空间 监督学习中，输入与输出所有可能的取值集合称为输入空间与输出空间。 通常输出空间远小于输入空间 特征空间 每一条样本被称作是一个实例，通常由特征向量表…

前言 统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。 监督学习 (supervised learning) 的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。 基本概念 输入空间…

人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在20…

大家早安、午安、晚安啦，今天继续学习scikit-learn中K-means聚类模型。在scikit-learn 中聚类的模型很多，可以见下面截图： 图1 而上述这些算法的差异性见下图： 图2 感觉好复杂的样子，辣么，先…

监督学习和非监督学习的核心区别就是数据集是否有标记。 image.png 如上图，两堆数据是一样的，没有特殊标记。 什么是标记？ 数据A，给你一千封邮件，其中标记了某些是垃圾邮件，有些是正常邮件。 数据B，给你一千封邮件…

零、特征工程（数据-特征-模型） 1、数据特征处理 * 数据选择 /清洗 /采样 * 数据型 / 类别型 /日期型 / 文本型特征处理 * 组合特征处理 2、filter/ wrapper/ embedded  …

作者 | 董健 编辑 | Vincent AI前线出品｜ ID：ai-front AI 前线导语：近几年，人工智能的浪潮席卷了整个科技圈。Google，Facebook，微软，百度等全球最顶尖的科技公司都将目光转向了人工…

前言 我是一个机器学习的入门者。看了很多前辈大神的推荐，从西瓜书（周志华老师《机器学习》）或者 Coursera 吴恩达机器学习视频入门比较好。我比较喜欢书籍，因为做起笔记比较方便。有输入同时有输出才能让学习效率更加好，…

聚类通常是一种非监督学习方法，对大量的未标注数据集按照数据内在的相似性划分为若干个类别。比如对客户进行价值分析，根据不同客户群体制定不同的营销策略，需要准确的将客户分成”重点客户”、”…

标签： 半监督学习，文本分类 作者：炼己者 欢迎大家访问我的简书以及我的博客 本博客所有内容以学习、研究和分享为主，如需转载，请联系本人，标明作者和出处，并且是非商业用途，谢谢！ 半监督学习文本分类系列 用半监督算法做文…