無監督學習是指一種機器學習算法。它無須在已標記數據 (即結果已知的數據) 上訓練模型,就可以從數據中提取意義。
基本介紹
- 中文名:無監督學習
- 別名:人工智慧
- 所屬範疇:計算機科學
無監督學習是指一種機器學習算法。它無須在已標記數據 (即結果已知的數據) 上訓練模型,就可以從數據中提取意義。
現實生活中常常會有這樣的問題:缺乏足夠的先驗知識,因此難以人工標註類別或進行人工類別標註的成本太高。很自然地,我們希望計算機能代我們完成這些工作,或至少提供一些幫助。根據類別未知(沒有被標記)的訓練樣本解決模式識別中的各...
無監督學習是指一種機器學習算法。它無須在已標記數據 (即結果已知的數據) 上訓練模型,就可以從數據中提取意義 。無監督學習是指一種機器學習算法,用於從沒有標記回響的輸入數據組成的數據集中進行推斷。最常見的無監督學習方法是聚類...
無監督式學習網路(Unsupervised Learning Network)是人工智慧網路的一種算法(algorithm),其目的是對原始資料進行分類,以便了解資料內部結構。有別於監督式學習網路,無監督式學習網路在學習時並不知道其分類結果是否正確,亦即沒有受到監督式...
非監督學習是指在沒有類別信息情況下,通過對所研究對象的大量樣本的數據分析實現對樣本分類的一種數據處理方法。簡述 由於在很多實際套用中,缺少所研究對象類別形成過程的知識,或者為了判斷各個樣本(模式)所屬的類別需要很大的工作量(...
《Python無監督學習》是2020年人民郵電出版社出版的圖書。內容簡介 機器學習是使計算機具有智慧型的根本途徑,其套用遍及人工智慧的各個領域。無監督學習是機器學習中的一種學習方式,是數據科學的一個重要分支,常用於數據挖掘領域,通過構建...
《無監督學習方法及其套用》是2016年電子工業出版社出版的圖書,作者是謝娟英。內容簡介 無監督學習是機器學習的一個重要分支,其在機器學習、數據挖掘、生物醫學大數據分析、數據科學等領域有著重要地位。本書闡述作者近年在無監督學習領域所...
基於Python的無監督學習是一本2021年出版的圖書,由中國電力出版社出版 內容簡介 本書主要內容有:比較不同機器學習方法的優缺點、監督學習、無監督學習和強化學習。從頭到尾的建立和管理機器學習項目。建立一個異常檢測系統,以捕捉信用卡...
《無監督學習的屬性測度方法》是依託北京大學,由程乾生擔任負責人的面上項目。項目摘要 本項目研究無監督學習的屬性測度方法,提出了屬性自組織網路和基於穩態準則函式的屬性K均值兩種學習方法。這兩種方法具有自適應學習功能。在學習過程中...
《基於和諧競爭的有限混合模型無監督學習算法研究》是依託哈爾濱工業大學,由劉國軍擔任項目負責人的面上項目。項目摘要 聚類是智慧型信息處理中一個最核心的環節,而基於有限混合模型的聚類方法是最常用有效的。有限混合模型的無監督學習涉及...
《Python無監督機器學習最佳實踐》是2020年清華大學出版社出版的圖書,作者是[美]班傑明·約翰斯頓等著 ,唐盛譯。內容簡介 《Python無監督機器學習最佳實踐》詳細闡述了與無監督機器學習開發相關的基本解決方案,主要包括聚類、分層聚類、...
無監督學習在深度神經網路的復興上起到了關鍵的、歷史性的作用,它使研究者首次可以訓練不含諸如卷積或者循環這類特殊結構的深度監督網路。我們將這一過程稱為無監督預訓練,或者更精確地,貪心逐層無監督預訓練。此過程是一個任務(無...
針對SAR圖像極不勻質區域地物的複雜形狀結構表征難的問題,本項目首先構建了能捕捉方向信息的Ridgelet核函式和Curvelet核函式,並基於這些核函式設計了方向結構濾波器;接著,為了以無監督學習的方式獲取初始結構濾波器,該項目利用了素描線段...
本項目以非人靈長類動物(猴)為主要實驗對象,針對腦的非穩態神經元活動,研究非線性可視化分析與建模方法,預期變化規律,為解碼提供先驗知識;針對智慧型外設,研究基於無監督或半監督式學習的鋒電位動態解析算法,通過擴展雙模型的貝葉斯...
篇介紹監督學習的主要方法,包括感知機、k近鄰法、樸素貝葉斯法、決策樹、邏輯斯諦回歸與**熵模型、支持向量機、Boosting、EM算法、隱馬爾可夫模型、條件隨機場等;第二篇介紹無監督學習的主要方法,包括聚類、奇異值分解、主成分分析、...
《無監督對抗學習電磁頻譜異常信號檢測方法》是西安電子科技大學於2021年2月4日申請的專利,該專利公布號為CN112924749A,專利公布日為2021年6月8日,發明人是齊佩漢、毛維安、周小雨、位萱、李贊、姜濤、梁琳琳、王丹洋、郝本建、王凡。
具體內容包括機器學習研究的總體思路、發展歷史與關鍵問題,線性模型,神經網路及深度學習,核方法,圖模型,無監督學習,非參數模型,演化學習,強化學習,數值最佳化方法等。 本書可作為高等學校相關課程的教材,也可作為研究生及對機器學習...
無監督聚類是深度學習中一種建模框架,無監督聚類只能夠聚類成指定數量的類,但卻不能夠說明每一個類到底代表著什麼。評價指標 對於無類標的情況,沒有唯一的評價指標。對於數據凸分布的情況我們只能通過類內聚合度、類間低耦合的原則來...
監督模型 26 回歸 26 訓練數據與測試數據 28 分類 30 混合方法 37 無監督學習 47 無監督聚類方法 48 小結 50 第3章 R語言中的採樣統計和模型訓練 52 偏差 53 R語言中的採樣 58 訓練與測試 61 交叉驗證 74 小結 76 第4章 ...
深度學習模型可以在強化學習中得到使用,形成深度強化學習。強化學習理論受到行為主義心理學啟發,側重線上學習並試圖在探索-利用(exploration-exploitation)間保持平衡。不同於監督學習和非監督學習,強化學習不要求預先給定任何數據,而是通過...
我們假設所有任務(至少其中一部分任務)是相關的,在此基礎上,我們在實驗和理論上都發現,聯合學習多個任務能比單獨學習它們得到更好的性能。根據任務的性質,MTL 可以被分類成多種設定,主要包括多任務監督學習、多任務無監督學習、多...
2.2 無監督學習方法 033 2.2.1 協整分析 033 2.2.2 典型相關分析 035 2.2.3 慢特徵分析及其衍生方法 037 2.2.4 高斯混合模型 039 2.2.5 自編碼網路 041 2.3 監督學習方法 042 2.3.1 線性判別分析及其衍生方法 042 ...
無監督表征學習在NLP 領域取得了巨大成功,在這種理念下,很多研究者探索了不同的無監督預訓練目標,而自回歸語言建模和自編碼語言是2 個最成功的預訓練目標。而XLNet 是一種集合了自回歸和自編碼2 種方式的泛化自回歸方法。XLNet不...
GPT-1是OpenAI 在2018 年,推出的第一代生成式預訓練模型。此前,NLP 任務需要通過大規模數據集來進行有監督的學習,需要成本高昂的數據標註工作。GPT-1 的關鍵特徵是:半監督學習。先用無監督學習的預訓練,在 8 個 GPU 上花費 ...
2.對於已經學習過的對象具有穩定的快速識別能力;同時,亦能迅速適應未學習的新對象。3.具有自歸一能力,根據某些特徵在全體中所占的比例,有時作為關鍵特徵,有時當作噪聲處理。4.不需要預先知道樣本結果,是無監督學習;如果對環境...