机器学习概念理解与基本知识 1、机器学习是什么 在数据上通过算法总结出规律模式，应用在新数据上做预测。 2、机器学习基本概念 2.1、不同类型的问题 监督学习：分类问题（选择）、回归问题（计算） 无监督学习：聚类问题（抱团）、关联规则 强化学习：从环境行为到映射的学习 2.2、机器学习工业应用方向 ...
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2018-02-11 14:41:25
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ng机器学习视频笔记（十一） ——K-均值算法理论 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervised learning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。 由于K均 ...
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2018-02-04 12:49:50
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赋予计算机学习数据的能力涵盖：1.机器学习的一般概念2.机器学习方法的三种类型和基本术语3.成功构建机器学习系统所需的模块机器学习的三种不同方法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习通过监督学习对未来事件进行预测监督学习的主要目的是使用有类标的训练数据构建模型，我们可以使用训练得到的模型对未来数据进... ...
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2018-01-21 21:32:38
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 13.2 K 均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四、降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 ...
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2018-01-17 01:13:49
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一、引言(Introduction) 1.1 欢迎 1.2 机器学习是什么？ 1.3 监督学习 1.4 无监督学习 二、单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解I 2.4 代价函数的直观理 ...
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2018-01-17 00:42:58
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K-均值聚类 k-均值（k-means Clustering）算法是著名的划分聚类算法。由于他的简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最为广泛使用的。 给定一个数据点集合和需要的聚类数目K（K是有用户指定的），K-均值算法根据某个距离函数反复的把数据分入K个聚类中。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素 ...
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2018-01-14 17:39:36
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KNN与Kmeans感觉没啥联系，但是名字挺像的，就拿来一起总结一下吧。 初学者的总结。 KNN是监督学习，Kmeans是无监督学习。 KNN用于分类，Kmeans用于聚类。 先说KNN: 对于KNN，有一批已经标注好label的训练样本，将这批样本的数据转换为向量表示，然后选择度量向量距离的方式。 ...
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2018-01-10 11:31:08
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使用机器学习的方法可以解决越来越多的实际问题，它在现实世界中的应用越来越广泛，比如智能风控、欺诈检测、个性化推荐、机器翻译、模式识别、智能控制，等等。 机器学习分类 我们都知道，机器学习可以分为三大类：监督学习（Supervised Learning）、无监督学习（Unsupervised Lear ...
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2018-01-08 01:11:02
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算法分类一： 有监督学习 无监督学习 半监督学习 算法分类二 分类与回归 聚类 标注 算法分类三 生成模型 （属于某类的概率） 识别模型 （直接告诉属于某类） ...
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2018-01-06 11:59:02
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AutoEncoder是包含一个压缩和解压缩的过程，属于一种无监督学习的降维技术。 神经网络接受大量信息，有时候接受的数据达到上千万，可以通过压缩 提取原图片最具有代表性的信息，压缩输入的信息量，在将缩减后的数据放入神经网络中学习，如此学习起来变得轻松了 自编码在这个时候使用，可以将自编码归为无监督 ...
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2017-12-27 18:15:14
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