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从零开始的K均值聚类
数据
算法
机器学习
无监督学习
聚类算法
机器学习的主要思想是创建一个可以根据先前数据提供合理决策而无需显式编程的广义模型。机器学习问题可以是监督或无监督的。本文关注的是一种无监督机器学习算法，称为“K均值”聚类。
磐创AI
2024-03-22
72
0
在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建
pytorch
编程算法
监督学习
无监督学习
深度学习
人工神经网络有许多流行的变体，可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种，主要用于无监督学习问题。
磐创AI
2020-08-02
1.7K
0
使用高斯混合模型建立更精确的聚类
无监督学习
编程算法
python
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
磐创AI
2019-11-18
960
0
机器学习中需要知道的一些重要主题
编程算法
线性回归
监督学习
无监督学习
机器学习
机器学习现在是一个热门话题，每个人都在尝试获取有关该主题的任何信息。有了关于机器学习的大量信息，人们可能会不知所措。在这篇文章中，我列出了你需要了解的一些机器学习中最重要的主题，以及一些可以帮助你进一步阅读你感兴趣的主题的资源。
磐创AI
2019-09-27
703
0
50行代码实现GAN | 干货演练
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
无监督学习
2014年，Ian Goodfellow和他的同事发表了一篇论文，向世界介绍了生成对抗网络(GAN)。通过对计算图和博弈论的创新性组合，他们表明如果有足够的建模能力，两个相互对抗的模型可以通过普通的反向传播进行共同训练。
磐创AI
2019-06-20
349
0
【斯坦福CS229】一文横扫机器学习要点：监督学习、无监督学习、深度学习
机器学习
监督学习
无监督学习
深度学习
线性回归
【磐创AI导读】:提及机器学习，很多人会推荐斯坦福CSS 229。本文便对该课程做了系统的整理。包括监督学习、非监督学习以及深度学习。可谓是是学习ML的“掌上备忘录”。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
磐创AI
2018-09-20
881
0
深度学习发展史
深度学习
机器学习
神经网络
无监督学习
作为机器学习最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅猛，在国内外都引起了广泛的关注。然而深度学习的火热也不是一时兴起的，而是经历了一段漫长的发展史。接下来我们了解一下深度学习的发展历程。 1. 深度学习的起源阶段 1943年，心里学家麦卡洛克和数学逻辑学家皮兹发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》，提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理，构成出的一个基于神经网络的数学模型，本质上是一种“模拟人类大脑”的神经元模型。MP模型作为人工神经网络的起源，开创了人工神经网络的新时代，也奠定了神经网络模型
磐创AI
2018-04-24
2.1K
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