1.监督学习机器之心监督式学习算法多种多样,每种算法各有其优势和弱点。并没有某一种算法可以解决所有的监督式学习问题,这被称为‘天下没有免费的午餐’理论。目前被广泛使用的监督式学习算法有人工神经网络、线性回归、逻辑回归、线性识别分析、支持向量机、最近邻居法、高斯混合模型、朴素贝叶斯方法、决策树和径向基函数分类等。 https://www.jiqizhixin.com/graph/technologies/94fdbfed-9ebb-491b-b54e-9c2aae512f70

2.监督学习的分类算法所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归(Regression)和分类(Classification)的算法区别在于输出变量的类型,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测;定性输出称为分类,或者说是离散变量预测。 以下是一些常用的监督型学习方法。 一.K-近邻算法(k-Nearest Neighbors,KNN),K-近邻是一种分类算法,其思路是:如果一个https://wenku.baidu.com/view/3976264b02f69e3143323968011ca300a6c3f6fd.html

3.监督学习方法精讲在机器学习中,无监督学习(Unsupervised learning)就是聚类,事先不知道样本的类别,通过某种办法,把相似的样本放在一起归位一类;而监督型学习(Supervised learning)就是有训练样本,带有属性标签,也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归(Regression)和分类(Classification)的算法区别在于https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/75006511

4.自监督学习算法BarlowTwins在ImageNet ILSVRC-2012 dataset上用自监督的方法进行预训练,在图像分类和目标检测任务上进行验证。 Linear evaluation on ImageNet Top1 73.2% image.png IMAGENET 半监督性能 用预训练的twins在imagnet的1%和10%有标签的子集进行半监督学习测试。 image.png https://www.jianshu.com/p/7f7f0c14ece5

5.无监督深度学习经典算法无监督算法举例1,有监督:通常被称为监督学习(supervised learning),常用于回归问题和分类问题。使用这种方法需要提供原始数据以及其对应的标签,常用的监督学习方法有K-近邻算法(k-Nearest Neighbors,KNN),决策树(Decision Trees),朴素贝叶斯(Naive Bayesian),逻辑回归(Logistic Regression)等。 https://blog.51cto.com/u_16099252/9423357

6.头条文章大部分模型都是属于监督学习,包括线性分类器、支持向量机等。常见的监督学习算法有: k-近邻算法(k-Nearest Neighbors, kNN)、决策树(Decision Trees)、朴素贝叶斯(Naive Bayesian)等。监督学习的基本流程如图1所示。 图1 监督学习的基本流程 无监督学习(Unsupervised Learning, UL)https://card.weibo.com/article/m/show/id/2309404598738399395890

7.科学网—[转载]最实用的机器学习算法优缺点分析,没有比这篇说得更分类是一种用于分类变量建模及预测的监督学习算法,使用案例包括员工流失、邮件过滤、金融欺诈等的预测。 正如你所见,许多回归算法都有其对应的分类形式,分类算法往往适用于类别(或其可能性)的预测,而非数值。 逻辑回归 2.1 (正则化)逻辑回归 逻辑回归是线性回归所对应的分类方法,基本概念由线性回归推导而出。逻辑回归https://blog.sciencenet.cn/blog-1396960-1170780.html

8.17个机器学习的常用算法在此学习方式下,输入数据部分被标识,部分没有被标识,这种学习模型可以用来进行预测,但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归,算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸,这些算法首先试图对未标识数据进行建模,在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法(Graph Inferehttps://aidc.shisu.edu.cn/78/aa/c13626a161962/page.htm

9.机器学习(一)2万多字的监督学习模型总结? 本文根据Andreas C.Muller的《Introduction to Machine Learning with Python》和西瓜书,整理了常见的监督学习模型。本文不讲解复杂的数学理论,涉及到了K近邻、线性模型、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林、梯度提升回归树、SVM、MLP,以及监督学习模型的选择原则,全文2万多字,后续还会进一步补充。 https://www.flyai.com/article/515

10.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算(2)基于学习方式的分类 机器学习算法按照学习方式的不同可以分为五种类型:有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和深度学习。 1)有监督学习?输入的数据为训练数据,并且每一个数据都会带有标签或类别。通过训练过程建模,模型需要作出预测,如果预测出错会被修正,直到模型输出准确的训练结果,训练过程会一直http://www.kepu.cn/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html

11.学习笔记:神经网络学习算法腾讯云开发者社区主流的神经网络学习算法(或者说学习方式)可分为三大类:有监督学习(SupervisedLearning)、无监督学习(Unsupervised Learning)和强化学习(Reinforcement Learning),如下图所示。 注:有监督学习、无监督学习和强化学习并不是某一种特定的算法,而是一类算法的统称。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1610502