简介 k-means算法可用于给未标注的数据进行分类。 数学过程 其流程可以大概分为选择聚类数量,然后不断重复为每组数据标记聚类,重新计算聚类中心这两个过程直至收敛(即聚类中心不再发生变化)为止。 选择聚类数量 一般选择可以根据实际意义去选取聚类数量,或者先选取不同值,计算误差,选取误差最小的,误差计算公式如下 J=...
3. 半监督学习(Semi-Supervised Learning):标注+无标注的折中方案 在现实中,很多企业并没有足够的标注数据,手工标注数据的成本又太高。半监督学习就是在少量的标注数据+大量的未标注数据的情况下进行训练,让模型能够“自主学习”。 典型应用: 图像分类(Google Photos 的自动打标签) 语音识别(自动字幕生成) 适用场景...
无监督学习是指在训练数据中没有明确的标记或分类信息,机器学习算法需要自行发现数据中的模式和结构。在强化学习中,无监督学习方法可以帮助智能体在与环境交互的过程中发现潜在的状态和动作的相关性,从而更好地做出决策。 二、基于价值函数的无监督学习方法 基于价值函数的无监督学习方法是强化学习中常用的一种技术。这...
无监督学习采用输入集,并尝试查找数据中的模式。比如,将其组织成群(聚类)或查找异常值(异常检测)。例如: •想像一下,如果你是一个T恤制造商,拥有一堆人的身体测量值。那么你可能就会想要有一个聚类算法,以便将这些测量组合成一组集群,从而决定你生产的XS,S,M,L和XL号衬衫该有多大。 你将在文献中阅读到的一...
稀疏编码是一种无监督学习算法，它通过学习一组基向量来表示输入数据中的稀疏特征。在深入理解稀疏编码之前，我们首先需要了解“稀疏性”这一概念。在数学和计算机科学中，稀疏性通常指的是一个向量或矩阵中只有少数元素是非零的。在深度学习和其他机器学习方法中，稀疏性通常被用作一种约束或...
一、为什么要用无监督学习算法 不管你的是什么数据,只要你有数据,你就可以试一试,跑一跑。 使用无监督学习算法。 无监督学习算法可以从给定的数据中,推断出一些结论或模式,无需事先知道数据的标签或类别。这些算法的目标是发现数据中的内在结构、相似性、聚类或异常点等特征。
当数据集只包含特征而没有结果的测量值,或者当我们想要提取与结果无关的信息时,无监督学习算法可以很有用。目标不是预测未来的结果,而是研究对解决另一个任务有用的数据的信息表示,包括探索数据集。 例如,识别主题以总结文档(参见第十四章,主题建模)、减少特征数量以减少过度拟合和监督学习的计算成本,或者分组相似的...
Isomap(Isometric Feature Mapping)是流行学习的一种,用于非线性数据降维,是一种无监督算法. 流形 流形是一个局部具有欧式空间性质的拓扑空间,流形能很好地近似任意高维的子空间. 测地线距离 测地距离(Geodesic Distance),在高维空间中度量距离不应当直接使用欧式距离,而应当使用测地距离. ...
通过无监督学习，我们可以发现这种类型的伪装者，将其一网打尽。无监督算法应用于反欺诈检测，通常还有一个优势，那就是提前预警。现在的欺诈分子都有潜伏期，以免太容易被发现。而由于其在潜伏期的行为依然符合某种规律，具有某些一致性，同样还是会无监督算法捕捉到。在攻击发生前就检测出欺诈分子，这一点，其他三种...
机器学习的基本过程,罗列了几个主要流程和关键要素;继而展开介绍机器学习主要的算法框架,包括监督学习算法,无监督学习算法和常用的降维,特征选择算法等;最后在业务实践的过程中,给出了一个可行的项目管理流程,可供参考。 2020-11-12 10:28:48 PCB散热设计四大要点 ...