有监督和无监督的算法分别有哪些
有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习 -
5、）监督式算法：具有一个标准的本体，算法通过学习对数据进行预测，从而与本体进行比较。6、常用的无监督学习算法主要有三种：聚类、离散点检测和降维，包括主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。
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（Naive Bayes）集等我继续说。
5、）监督式算法：具有一个标准的本体，算法通过学习对数据进行预测，从而与本体进行比较。6、常用的无监督学习算法主要有三种：聚类、离散点检测和降维，包括主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部线性嵌入方法、拉普拉斯特征映射方法、黑塞局部线性嵌入方法和局部切空间排列方法等。
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（Naive Bayes）集等我继续说。
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到，主要算法包括Kmeans、层次聚类、EM算法。
监督学习是最常用的机器学习方法之一。在监督学习中，算法从一组已知输入和输出数据中学习，并使用这些数据来预测未知数据的输出。常见的监督学习算法有：线性回归逻辑回归支持向量机决策树和随机森林支持向量机朴素贝叶斯神经网络KNN 无监督学习是另一种常用的机器学习方法。在无监督学习中，算法从等我继续说。
下面算法哪些属于无监督学习算法? -
PCASupport Vector MachineGradient Boosting Decsion TreeK-meansLatent Dirichlet AllocationLabel Propagation 其中无监督学习算法为PCA、K-means、Latent Dirichlet Allocation
em算法是有监督的还是无监督的如下：EM（Expectation-Maximization）算法是一种在统计中被广泛使用的算法，它主要被用于在给定部分数据（通常是观察数据）的情况下估计概率模型的参数。这个过程通常被称为“最大似然估计”。在EM算法中，我们通常处理的数据集包含两个部分：观察数据（observed data）和隐藏好了吧！
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法。KNN法即K最邻近法，最初由希望你能满意。
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，即是给定一个训练数据集，对后面会介绍。
LR+SVM+BP+KMeans+哪一个属于无监督学习算法? -
Kmeans是聚类算法，属于无监督学习。其它几个算法都是分类或回归算法，属于有监督学习。
在微信的真实数据测试中，UFA的表现令人瞩目。它的精确度高达94%，召回率也达到了80%。相比之下，如果使用有监督算法达到同样效果，需要标记600,000个账号，且模型容易受到不准确标记（脏标签）的负面影响。UFA的独特之处在于，它无需依赖大规模的人工标记，而是通过无监督学习揭示了虚假账户的模式和行为好了吧！