监督学习：简单来说就是给定一定的训练样本(这里一定要注意，样本是既有数据，也有数据对应的结果)，利用这个样本进行训练得到一个模型(可以说是一个函数)，然后利用这个模型，将所有的输入映射为相应的输出，之后对输出进行简单的判断从而达到了分类(或者说回归)的问题。简单做一个区分，分类就是离散的数据，回归就 ...
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2016-12-12 23:05:02
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K－means算法很简单，它属于无监督学习算法中的聚类算法中的一种方法吧，利用欧式距离进行聚合啦。 解决的问题如图所示哈：有一堆没有标签的训练样本，并且它们可以潜在地分为K类，我们怎么把它们划分呢？ 那我们就用K－means算法进行划分吧。 算法很简单，这么做就可以啦： 第一步：随机初始化每种类别的... ...
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2016-12-05 01:42:38
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K-Means 算法的 Hadoop 实现K-Means 算法简介k-Means是一种聚类分析算法，它是一种无监督学习算法。它主要用来计算数据的聚集，将数据相近的点归到同一数据蔟。学习聚类时我们需要了...
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2016-12-03 02:22:17
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机器学习的常用方法，主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。监督学习，就是人们常说的分类，通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最 ...
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2016-11-13 16:40:05
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1.机器学习的主要任务：一是将实例数据划分到合适的分类中，即分类问题。 而是是回归， 它主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线。 2.监督学习和无监督学习： 分类和回归属于监督学习，之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须直到预测什么，即目标变量的分类信息。 对于无监督学习，此时数据没 ...
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2016-11-08 23:00:25
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无监督式机器学习的两大类问题：聚类问题和Autoencoder问题，聚类问题解决的其实是模糊...
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2016-11-02 18:16:08
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聚类算法是机器学习的一个重要分支，一般采用无监督学习，常见聚类算法分类有K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering，Ncut等。 分类： 1. Partitioning approach: 建立数据的不同分割，然后用相同标准评价聚类结果。（比如最小化平方 ...
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2016-10-29 21:39:09
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本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. ...
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2016-10-24 14:15:05
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第8章 PCA：构建股票市场指数 有监督学习：发掘数据中的结构，并使用一个信号量评价我们在探索真实情况这项工作是否进行得很好。 无监督学习：发掘数据中的结构，但没有任何已知答案指导 主成分分析（Principle Components Analysis, PCA）：根据每一列包含原始数据信息的多少， ...
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2016-10-22 11:47:14
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【重磅】无监督学习生成式对抗网络突破，OpenAI 5大项目落地 【新智元导读】“生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情！”LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱，他认为这是深度学习近期最值得期待、也最有可能取得突破的领域。生成对抗学习是无监督学习的一种，该理论由 ...
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2016-10-16 16:10:17
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