在无监督学习中,训练样本的标记信息是未知的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律,其中,应用最广的是聚类算法。 聚类的一个重要应用是用户的分组与归类。 聚类算法涉及两个基本问题:性能度量和距离计算。使得类内差异应尽可能小,类间差距应尽可能大。 1,性能度量: 聚类的性能度量又称为聚...
无监督学习是指在没有明确指导(即没有标签数据/ 没有事先给答案)的情况下,让机器学习算法自动发现数据中的结构和规律。 寻找数据中的隐藏模式或分组,帮助理解数据的内在结构和关系。 比如某电商平台有海量用户,把这些海量用户的购买、浏览行为信息(特征信息)输入给模型训练系统, 模型训练系统训练出一套模型,能给出...
从学习的过程来看,机器学习可以分为监督学习(Supervised Learning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和半监督学习(Semi-supervised Learning)等类别。 监督学习 监督学习学习的对象是所谓的有标签训练数据,有标签数据是指已经给出明确标记的数据。监督学习利用有标签的训练数据来学得模型,目标是用该模型给未标记的测试数...
金融界2025年1月18日消息，国家知识产权局信息显示，诺基亚技术有限公司申请一项名为“针对时间序列数据的机器学习模型域适应”的专利，公开号 CN 119312109 A，申请日期为2024年7月。专利摘要显示，一种用于标记用于机器学习的自监督训练的未标记数据的时间序列的装置，所述装置包括用于以下操作的部件：(i) 分析未标记...
关于机器学习的描述不正确的是A.机器学习方法可通过标记数据集实现分类模型的学习B.机器学习方法可通过学到的预测函数实现新对象的分类C.深度学习不是机器学习方法D.传统机器
当一个较为复杂的机器学习模型对于训练数据集杰出表现,而对于验证或是实际数据表现较差,此类现象我们称之为()。通过代表性不足的数据训练出来的机器模型对于验证或是实际数据表现较差,我们称这种现象为( )。的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati
深度学习方法在处理表格数据时传统上一直面临困难,因为数据集之间以及原始数据本身的异质性:表格包含各种尺度和类型的列,也称为特征(布尔型、分类型、有序型、整型、浮点型),还有不平衡或缺失的数据、不重要的特征、异常值等。这使得非深度学习方法,如基于树的模型,成为迄今为止最强有力的竞争者。
有偏差的模型经常由有偏见的事实导致,如果数据包含微妙的偏差,模型就会学习下来并认为拟合很好。一个有名的例子是,用机器学习模型来为囚犯建议定罪量刑,这显然反映了司法体系在种族不平等上的内在偏差。其他例子比如用于招聘的机器学习模型,揭示了在特定职位上的性别偏差,比如男性软件工程师和女性护士。机器学习模型在...
几乎任何可以用数据定义的模式或一组规则来完成的离散任务都可以通过自动化方式进行,因此使用机器学习可以大大提高效率。这使得公司可以改变以前只有人工才能完成的流程,包括客户服务电话路由以及履历审查等等。 机器学习系统的性能取决于一些算法将数据集转换为模型的能力。不同算法适用于不同问题和任务,而这些问题的解决和...
机器学习 (ML) 在服务器和移动应用中已经风靡多年,现在这种趋势已蔓延到边缘设备,并且变得突出。由于边缘设备需要节能,因此开发人员需要学习和了解如何将 ML 模型部署到基于微控制器的系统中。在微控制器上运行的 ML 模型通常被称为 tinyML。然而,将模型部署到微控制器