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有监督和无监督学习都各有哪些有名的算法和深度学习
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推荐答案 2017-04-14
听他人说的:无监督与监督学习的区别在于一个无教学值,一个有教学值。但是,个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的。但是无监督学习没有反向传播修改权值操作,当然这里只是说的是特征提取阶段。
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机器
学习的算法有哪些
答:
二、无监督学习算法
1. 聚类算法
此类算法用于将数据划分为多个组或“簇”,每个簇中的数据点在某种度量下彼此相似。2. 降维算法 旨在降低数据集的维度,同时保留重要信息,以便更容易地进行可视化或进一步分析。三、强化学习算法 1. Q-学习 强化学习的一种,通过计算动作的价值来让智能体在环境中学习...
常见的机器
学习
的相关
算法
包括
答:
监督学习算法:线性回归(Linear
Regression)逻辑回归(Logistic Regression)决策树(Decision Trees)随机森林(Random Forests)支持向量机(Support Vector Machines)朴素贝叶斯(Naive Bayes)K近邻算法(K-Nearest Neighbors)深度学习(Deep Learning)算法,如神经网络(Neural Networks)无监督学习算法:K均...
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答:
一个有教学值。但是,
个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本
。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的。但是无监督学习没有反向传播修改权值操作,当然这里只是说的是特征提取阶段。
机器
学习
的方法
有哪些
?
答:
降维: 降维是机器学习中的一种
无监督学习
方法,它的目的是降低数据的维度,使得数据更容易被分析。
深度学习
: 深度学习是机器学习中一种基于神经网络的学习方法,它通过构建多层神经网络来模拟人类大脑进行学习。深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。递归神经网络: 递归神经网络...
深度盘点:机器学习、
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面试知识点3W字汇总
答:
EM
算法
/PCA/LDA: PCA找最大方差方向,LDA区分类间差异,用于降维和特征选择。KNN: 简单但计算量大,注意距离标准化和统一训练测试标准。2. 核函数与学习方法 高斯核函数: 用于SVM,选择合适的核大小和尺度,交叉验证优化K值。
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