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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 453 ℃ 227
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  knn算法是有监督还是无监督

  knn算法是有监督机器学习算法。knn算法的知识扩展:邻近算法,或者说K最邻近分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。 近邻算法就是将数据集合中每=一=个记录进行分类的方...

  2024-08-15 网络 更多内容 778 ℃ 14
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  k近邻算法是有监督还是无监督

  k近邻算法是有监督。K最近邻分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:在特征空间中,如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给...

  2024-08-15 网络 更多内容 563 ℃ 709
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  半监督算法有哪些

  这样的一个算法应该是有很多种算法的了,你可以通过一些数据或者是相关的资料去查询。

  2024-08-15 网络 更多内容 546 ℃ 919
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  无监督和有监督的区别

  无监督学习: 我们事先没有任何训练样本,而需要直接对数据进行建模。比如我们去参观一个画展,我们完全对艺术一无所知,但是欣赏完多幅作品之后,我们也能把它们分成不同的派别。无监督学习主要算法是聚类,聚类目的在于把相似的东西聚在一起,主要通过计算样本间和群体间距离得...

  2024-08-15 网络 更多内容 928 ℃ 115
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  机器学习分为有监督和无监督等

  A

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  机器学习 一 监督学习和无监督学习的区别

  机器学习任务根据训练样本是否有label,可以分为监督学习和无监督学习监督学习的训练样本有label,主要是学习得到一个特征空间到label的映射,如分类、回归等无监督学习的训练样本没有label,主要是发现样本的内部结构,如聚类、降维、可视化等

  2024-08-15 网络 更多内容 512 ℃ 391
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  线性判别lda是有监督还是无监督

  线性判别LDA是有监督的,它需要用类标签来将不同的样本映射到不同的直线上,使得同类样本之间的类内距最小,不同样本的类间距最大。 而主题模型LDA是无监督的。

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  无数据计算

  同质量、同浓度的氯化钡溶液中含有溶质质量相同 3BaCl2+Fe2(SO4)3=3BaSO4+2Fe2Cl3 BaCl2和Fe2(SO4)3按照3:1反应 BaCl2+CuSO4=BaSO4+CuCl2 BaCl2和CuSO4按照1:1反应 因为氯化钡质量相同 所以两种溶液反映的量之比=1:3 所以质量之比=400:(3*160)=400:480=5:6

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  无监督分析法

  #这种方法没有内建的分类标准,组的数目和类型只决定于所使用的算法和数据本身的分析方法。

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