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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...

  2024-07-24 网络 更多内容 567 ℃ 377
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  机器学习分为有监督和无监督等

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  2024-07-24 网络 更多内容 291 ℃ 17
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  什么是无监督数据挖掘?

  无监督数据挖掘是指从大量数据中寻找其规律的技术,是统计学、数据库和人工智能等技术的综合,是从大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中、事先不知道、但有潜在的有用信息和知识的过程。

  2024-07-24 网络 更多内容 273 ℃ 199
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  机器学习 一 监督学习和无监督学习的区别

  输出结果为连续值,则为回归问题(有线性回归和逻辑回归两种)。 3、无监督学习针对没有标签的数据集,它将样本按照距离划分成类簇,使得类内相似性最大,类间相似性最小。通过观察聚类结果,我们可以得到数据集的分布情况,为进一步分析提供支撑。常见的聚类算法有Kmeans、高斯混...

  2024-07-24 网络 更多内容 236 ℃ 438
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  bp神经网络是有监督还是无监督

  bp神经网络是有监督。BP神经网络是最基础的神经网络,其输出结果采用前向传播,误差采用反向(Back Propagation)传播方式进行。BP神经网... 人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本...

  2024-07-24 网络 更多内容 216 ℃ 953
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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

  2024-07-24 网络 更多内容 160 ℃ 783
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  机器学习 一 监督学习和无监督学习的区别

  你有一些样本,已经知道每=一=个样本属于哪=一=类,然后用机器学习训练一个模型,对未知分类的新样本进行预测分类,就叫有监督学习。 无监督学习就是你有一些样本,只知道大致应该分为几类,但不知道具体每个样本属于哪=一=类,这时用聚类算法训练一个模型,把每=一=个样本归到一类...

  2024-07-24 网络 更多内容 399 ℃ 978
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  机器学习 一 监督学习和无监督学习的区别

  监督学习的学习样本有标记,例如某个数字属于哪=一=类。 无监督学习的学习样本没有标记。

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  无监督学习有哪些不同的性质指标?

  (比如哪些更朦胧一点,哪些更写实一些,即使我们不知道什么叫做朦胧派,什么叫做写实派,但是至少我们能把他们分为两个类)。无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起,而我们并不关心这=一=类是什么。因此,一个聚类算法通常只需要知道如何计算相...

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  机器学习分为有监督和无监督等。()

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