Most of human and animal learning is unsupervised learning. Yann LeCun在NIPS 2016大会主题报告提出了“预测学习”的概念，可以简单理解为深度无监督学习方法。大会报告主要包括深度学习、预测学习、增强学习、基于能量函数的无监督学 ...
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2017-04-10 23:10:14
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KPCA，中文名称”核主成分分析“，是对PCA算法的非线性扩展，言外之意，PCA是线性的，其对于非线性数据往往显得无能为力，例如，不同人之间的人脸图像，肯定存在非线性关系，自己做的基于ORL数据集的实验，PCA能够达到的识别率只有88%，而同样是无监督学习的KPCA算法，能够轻松的达到93%左右的识 ...
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2017-04-09 20:32:18
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1、聚类是一种无监督学习，他讲相似的对象放到同一簇下，有点像自动分类。聚类方法几乎可以用到任何对象上，簇内的对象越相似，聚类结果就越好。 2、K均值聚类的优点 算法简单容易实现 缺点： 可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛速度较慢 3、K-均值算法算法流程以及伪代码 首先随机选择k个初始点作为质 ...
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2017-03-17 00:27:01
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PredNet Deep Predictive coding networks for video prediction and unsupervised learning ICLR 2017 2017.03.12 Code and video examples can be found at: h ...
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2017-03-12 21:07:54
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聚类聚类主要内容是将样本进行归类，同种类别的样本放到一起，所有样本最终会形成K个簇，它属于无监督学习。核心思想根据给定的K值和K个初始质心将样本中每个点都分到距离最近的类簇中，当所有点分配完后根据每个...
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2017-03-08 19:36:08
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http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热，先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题，通过机器进行无监督学习feature得到的结果，其accura ...
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2017-02-22 21:08:00
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聚类: 聚类是一个无监督学习问题，我们基于相似的特性将数据分组成多个子集。聚类通常用于探索性分析或者作为分层监督学习管道（每个簇训练不同的分类或者回归模型）的组件。 MLlib支持下面的几个模型： K均值(K-means) 高斯混合(Gaussian mixture) 幂迭代聚类(Power ite ...
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2017-01-09 17:56:40
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监督学习,supervisedlearning无监督学习,unsupervisedlearning分类,classificat回归,regression降维,dimensionalityreduction聚类,clustering特征向量,featurevector编译语言,compliedlanguages解释型语言,interpretedlanguages解释器,interpreter布尔值,boolean元组,tuple算术..
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2017-01-05 19:01:42
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新的神经网络架构随时随地都在出现，DCIGN，IiLSTM，DCGAN~ 1. 前向传播网络（FF 或 FFNN） 非常直接，它们从前往后传输信息（分别是输入和输出）。神经网络通常都有很多层，包括输入层、隐藏层、输出层。单独一层不会有连接，一般相邻的两层是全部相连的（每一层的每个神经元都与另一层的每 ...
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2016-12-28 14:40:06
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卷积神经网络在有监督学习中的各项任务上都有很好的表现，但在无监督学习领域，却比较少。本文介绍的算法将有监督学习中的CNN和无监督学习中的GAN结合到了一起。
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2016-12-26 12:23:41
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