基本原理 Kmeans是无监督学习的代表，没有所谓的Y。主要目的是分类，分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是： 1. 随机选取K个点。 2. 计算每个点到K个质心的距离，分成K个簇。 3. 计算K个簇样本的平均值作新的质心 4. 循环2、3 5. 位置不变，距离完成 距离 Kmean ...
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2019-06-07 19:23:46
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一句话明晰概念：不用编程制定机器做什么，机器有能力自己学习。 三种最基础的机器学习算法：决策树、线性回归、K-means聚类。 监督与无监督学习 周志华通过敲西瓜案例有以下讲解： 监督学习是在敲西瓜听声音判断好坏过程中有懂行的人告诉你这个瓜的好坏，给不同的声音贴上了好坏瓜的标签，慢慢学习声音特征之间 ...
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2019-06-07 11:23:59
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这里主要从应用角度讲这三者之间的关系 在数据分析工作全流程中，统计方法主要应用在数据探索、统一分析与建模阶段 平均值、中位数等更好了解当前的数据，A/B测试检测两个数据差异是否显著等。 …… 监督学习的驱动力分析与无监督学习的分类分析 ...
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2019-06-07 10:37:30
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[TOC] Supervised Learning Massive Unlabeled data Unsupervised Learning Why needed Dimension reduction Preprocessing:Huge dimension, say 224\ 224, is h ...
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2019-06-02 20:36:04
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Liner regression 线性回归 The overall process of x x的整个过程 区分监督学习和无监督学习--看是否有“正确答案”和已知的预测值 Cost function代价函数 M--denote the number of training examples表示训练样 ...
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2019-05-20 15:07:34
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十四、降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一：数据压缩 参考视频: 14 1 Motivation I\_ Data Compression (10 min).mkv 这个视频，我想开始谈论第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维 ...
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2019-05-19 23:17:15
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 参考视频: 13 1 Unsupervised Learning\_ Introduction (3 min).mkv 在这个视频中，我将开始介绍聚类算法。这将是一个激动人心的时刻，因为这是我们学习的第一个非监督学习算法。我们将要让计算 ...
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2019-05-19 23:16:43
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无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试 无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklear ...
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2019-05-18 09:38:51
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1、机器学习分类 有监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 遗传算法 2、神经网络 一种基于传统统计学的模型，由大量的神经元与其关系构成。常用来对复杂的输入和输出关系进行建模 误差反向传递：给出信号，得到经过神经网络算法之后的结果（信号正向传播），再根据结果来修改神经网络中的神经元强度（信号反向 ...
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2019-05-15 22:54:31
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机器学习定义：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域 目前有各种不同的学习算法：最主要的两类是监督学习和无监督学习 监督学习：我们会教计算机做某件事情，然后在无监督学习中，我们让计算机自己学习 回归问题：我们想要预测连续的数值输出，我们设法预测连续值的属性 例如你有很多的货物，你要把 ...
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2019-05-03 09:48:15
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