有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习–PingCode

SVM是一种分类器,它通过在特征空间中找到最优的线性分割面(也称为超平面)来区分不同的类别。SVM的核心思想是最大化不同类别之间的边际,这个边际可以理解为最接近决策边界的数据点(支持向量)到决策边界的距离。支持向量机在处理小型和中等数据集上非常有效,特别是在类别边界非常清晰的情况下表现出色。

支持向量机在处理线性可分问题时效率很高,但也可通过核技术处理线性不可分的问题。核技术通过将数据映射到更高维度的空间,使得原本线性不可分的数据在新的空间中能被线性分割。常用的核有线性核、多项式核和径向基核(RBF)等。

决策树

决策树是基于树结构来进行决策的模型,在分类和回归问题中都有应用。决策树通过递归地选择最优特征并对数据进行分区,形成树状的结构。决策树在节点分裂时会考虑各种可能的特征,选择一个特征进行分裂,直到满足停止条件。它们很容易理解,并且可以清晰地显示哪些字段比其他字段更重要。

然而,决策树模型易于过度拟合,尤其是当树深度很大时。为了解决这个问题,随机森林等集成学习方法被用来提高泛化能力。

随机森林

随机森林是一种集成学习方法,它结合多个决策树来提升性能和预测能力。每棵树在训练时都会使用一个随机的特征子集,这样做可以减少模型的方差,并且防止过拟合。随机森林是一种非常流行且强大的分类器,它在多种机器学习任务中都表现出了良好的性能。

随机森林算法的一个关键优势是对异常值和非线性数据的鲁棒性,同时由于包含多棵树,它也能给出变量重要性的直观度量。

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)

CNN通过卷积层来局部连接输入的图像区域,并通过池化层来降低特征空间的维数,从而达到对输入图像特征的高效提取。相反,RNN是通过其循环结构来处理序列数据,它可以使用自身的输出作为后续步骤的输入,这使得它可以保持对序列的记忆。

二、无监督学习算法

K-均值聚类

K-均值聚类是一种非常流行的无监督学习算法,用于将数据划分为K个不同的簇,这些簇由它们的均值(中心点)来表示。在K-均值算法中,首先会随机选择K个点作为初始的簇中心然后使数据点根据距离这些中心的远近被分配到最近的簇,之后移动簇中心到其所包含点的平均位置,并重复这个过程直到中心不再发生变化。

K-均值算法易于实现且计算高效,但它有几个局限性,包括必须预先指定K值以及对异常值和簇形状的敏感性。

主成分分析(PCA)

自编码器

自编码器是一种无监督的深度学习模型,用于学习数据的有效表示(即编码)。自编码器的架构包含一个编码器和一个解码器。编码器的作用是将输入转换为一个内部表示,而解码器将该表示转换回原始输入数据。这种网络结构特别适合于特征学习和数据压缩。

深度信念网络(DBN)

深度信念网络是一种基于概率生成模型的深度学习结构,它由多个受限玻尔兹曼机(RBMs)堆叠而成。DBN可以被用于降维、特征学习及分类等多种任务。

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1.人工智能技术基础系列之:无监督学习算法AI实战无监督学习通常被应用于以下三个领域: 数据聚类:无监督学习可以用来发现数据中隐藏的结构和模式。例如,给定一组照片,无监督学习算法可以将它们分成若干个主题(如人脸、自拍照、地点),每个主题下又https://download.csdn.net/blog/column/12277289/133971329
2.机器学习(二)之无监督学习:数据变换聚类分析无监督学习算法只有输入数据,而没有已知的输出标签(label),我们需要从这些数据中学习到信息。常见的无监督学习包括数据集变换和聚类。 数据集的无监督变换(unsupervised transformation)是创建数据新的表示的算法,与数据的原始表示相比,新的表示可能更容易被人或其他机器学习算法所理解。无监督变换的一个常见应用是降维(https://www.flyai.com/article/516
3.下列属于无监督学习算法的是()证券投资顾问考试题库下列属于无监督学习算法的是()。 A 、策树决 B 、聚类 C 、支持向量机 D 、朴素贝叶斯 扫码下载亿题库 精准题库快速提分 参考答案 【正确答案:B】 无监督学习常见算法如聚类。https://www.bkw.cn/tiku/GPqe5.html
4.无监督深度学习经典算法无监督算法举例2,无监督:通常被称为无监督学习(Unsupervised Learning),通常用于在拥有的数据集没有被标记,也没有确定的结果的情况下对数据进行分类。无监督学习一般根据样本间的相似性对样本集进行分类,试图使类内差距最小化,类间差距最大化。常用的无监督学习方法有EM算法,K-MEANS聚类,稀疏自编码,限制波尔兹曼机等 https://blog.51cto.com/u_16099252/9423357
5.第十四章无监督学习14.1 无监督学习 聚类算法(非监督学习算法)。我们将要让计算机学习无标签数据,而不是此前的标签数据。 在一个典型的监督学习中,我们有一个有标签的训练集,我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界,在这里的监督学习中,我们有一系列标签,我们需要据此拟合一个假设函数。与此不同的是,在非监督学习中,我们https://www.jianshu.com/p/8c91fd177c00
6.机器学习:什么是无监督学习(UnsupervisedLearning)?上一片文章我们了解了监督学习,监督学习是一种目的明确的训练方式,通过已知因素和已知的结果,通过机器训练,是机器能学会通过已知因素得到未知的结果。而无监督学习是通过给未知的数据,进行分类,也许你就会问了,我都不知道有什么规律,我怎么区分类呢?这就是用到算法模型了。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1804152
7.机器学习中的有监督和无监督都包括些什么?机器学习算法通常分为有监督的(训练数据有标记答案)和无监督的(可能存在的任何标签均未显示在训练算法中)。有监督的机器学习问题又分为分类(预测非数字答案,例如错过抵押贷款的可能性)和回归(预测数字答案,例如下个月在曼哈顿商店出售的小部件的数量)。 https://www.cda.cn/view/27593.html
8.头条文章跟监督学习相反,无监督学习中数据集是完全没有标签的,依据相似样本在数据空间中一般距离较近这一假设, 将样本分类。常见的无监督学习算法包括:稀疏自编码(Sparse Auto Encoder)、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)、K-Means 算法(K 均值算法)、DBSCAN算法(Density-Based Spatial Clustering of Applicationshttps://card.weibo.com/article/m/show/id/2309404598738399395890
9.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
10.无监督神经网络:算法与应用无监督学习算法:无监督学习算法是一种基于深度学习的无监督学习方法,它可以利用神经网络的学习能力和非线性映射能力来从原始数据中自动提取特征。无监督学习算法的典型代表包括堆叠式自编码器(stacked autoencoder)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)。 其他无监督神经网络算法:除了无监督感知算法和无监督学https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=2157019
11.MachineLearning系列一文带你详解什么是无监督学习与监督学习不同,无监督学习不需要事先标记好的训练数据,而是通过对数据的自动处理和聚类来进行学习。无监督学习可以分为两类问题:聚类和降维。聚类问题是将数据分成不同的组或簇,使得同一组内的数据相似度高,不同组之间的相似度低。降维问题是将高维数据映射到低维空间,以减少特征维度和数据复杂性。二、算法 https://open.alipay.com/portal/forum/post/132601050
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