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  为什么目前的特征学习算法都是无监督的

  个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的。但是无监督学习没有反向传播修改权值操作,当然这里只是说的是特征提取阶段。

  2024-08-15 网络 更多内容 342 ℃ 19
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  无监督算法有哪些 知乎

  无监督算法有哪些如下:线性回归(Linear Regression)逻辑回归(Logistic Regression)决策树(Decision Tree)支持向量机(Support Vector Machine,SVM)K近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)神经网络(Neural Networks)随机森林(Random Forest)梯度提升树(Gradient Boosting Tree)贝叶斯分类器...

  2024-08-15 网络 更多内容 212 ℃ 790
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  聚类是有监督还是无监督

  聚类是无监督。简而言之,聚类不过是根据某些属性分离观察值。用更专业的术语来说,聚类是一种无监督的机器学习算法,是一种过程,通过该过程将观察值(数据)进行分组,以使相似的观察值彼此靠近。这是一种“无监督”算法,因为与有监督算法(例如随机森林)不同,您不必使用标记的数...

  2024-08-15 网络 更多内容 213 ℃ 136
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  不是边缘计算的特点

  1. 边缘计算有其独特的特点,包括靠近用户、低延迟、高带宽等。 2. 边缘计算靠近用户,意味着可以将计算资源更加接近终端设备,减小数据传输的延迟,提高用户体验。 3. 低延迟是边缘计算的重要特点之一,边缘节点的计算能力可以极大地降低云计算的延迟,提高了应用程序的响应速度...

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  非均匀量化的目的

  特点:为了克服均匀量化的缺点,实际中,往往采用非均匀量化。非均匀量化是一种在输入信号的动态范围内量化间隔不相等的量化。换言之,非均匀量化是根据输入信号的概率密度函数来分布量化电平,以改善量化性能。非均匀量化是根据信号的不同区间来确定量化间隔的。对于信号坦携...

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  在没有样本区的条件下,即实现不知道类别特征,仅仅依靠像元间的光谱...

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  无约束优化问题的解决方法有哪两类

  根据你的描述: 最优解需要在整个空间中搜索。一维的变量就是整个实数轴上搜索。二维的变量就是整个平面中搜索。三维的变量就是在整个三维空间中搜索。以此类推。

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  无约束平差就是不引入任何已知数据()

  无约束平差就是不引入任何已知数据() A.正确 B.错误 正确答案:B

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  非监督分类可以用混淆矩阵进行精度评价吗

  混淆矩阵(Confusion Matrix)是用来评价有监督学习的准确性的。一般每一行代表真实类别数量,每一列代表预测的数量。非监督学习没有Ground Truth,因此没有混淆矩阵的概念。

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  机器学习分为有监督和无监督等。()

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