这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
1、What it Thinks is Important is Important: Robustness Transfers through Input Gradients
本文使用Matlab编程语言中的决策树和模糊C-均值聚类算法，帮助客户对高校教师职称、学历与评分之间的关系进行深入分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在 Github 上，afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结，内容包括监督学习、无监督学习，以及进修所用的概率与统计、线性代数与微积分等知识。
如果线性子空间是平的纸张，那么卷起的纸张就是非线性流形的例子。你也可以叫它瑞士卷。（见图 7-1），一旦滚动，二维平面就会变为三维的。然而，它本质上仍是一个二维物体。换句话说，它具有低的内在维度，这是我们在“直觉”中已经接触到的一个概念。如果我们能以某种方式展开瑞士卷，我们就可以恢复到二维平面。这是非线性降维的目标，它假定流形比它所占据的全维更简单，并试图展开它。
在本文中，我们将深入探讨机器学习的基本原理和常见算法，并提供实际的代码示例。通过本文，读者将了解机器学习的核心概念，如监督学习、无监督学习和强化学习，以及如何在Python中使用Scikit-Learn库构建和训练机器学习模型。
项目地址：https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning
https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile
作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。 无
本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。
聚类分析（cluster analysis）是常见的数据挖掘手段，其主要假设是数据间存在相似性。而相似性是有价值的，因此可以被用于探索数据中的特性以产生价值。
人工智能研究的负责人Yan Lecun说，非监督式的学习——教机器自己学习，而不用被明确告知他们做的每一件事是对还是错——是实现“真”AI的关键。
大数据文摘作品 编译：Apricock、万如苑、小鱼 机器学习方向的面试可以说是非常恐怖了。你觉得自己什么都知道，但面试的时候却很容易陷入窘境。其实很多问题可以事先准备，本文搜集了一些机器学习方向面试时常见的题目，希望能在求职路上助你一臂之力。 过去的几个月中，我参加了一些公司数据科学、机器学习等方向初级岗位的面试。 我面试的这些岗位和数据科学、常规机器学习还有专业的自然语言处理、计算机视觉相关。我参加了亚马逊、三星、优步、华为等大公司的面试，除此之外还有一些初创公司的面试。这些初创公司有些处于启动阶段，也
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【磐创AI导读】：本文主要分享了机器学习需要注意的几个面试问题。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
在过去的几个月里，我面试了许多公司涉及数据科学和机器学习的初级职位。介绍一下我自己，以让你对我有一定了解。我还有最后几个月就研究生毕业，我的硕士是机器学习和计算机视觉，我之前的大部分经验是研究/学术，但在一个早期创业公司待过8个月(与机器学习无关)。这些角色包括数据科学、通用机器学习和专精自然语言处理及计算机视觉。我面试过亚马逊、特斯拉、三星、优步、华为等大公司，也面试过很多从初创阶段到资金雄厚的初创公司。
在这篇文章中，我们要简单介绍Facebook 的“Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features”。
一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次，简称成本，但是造成一些客户的不满意，取消了提货，带来更大亏损，项目要求是通过分析客户类别，选择合适的发货方式，达到技能降低成本又能降低客户不满意度的目的。
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。
聚类是无监督学习的方法，它用于处理没有标签的数据，功能强大，在参考资料 [1] 中已经介绍了几种常用的算法和实现方式。其中 K-均值（K-Means）算法是一种常用的聚类方法，简单且强大。
想比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析来找到变量之间的关系。
本文提出的原型对比学习(PCL) ，统一了非监督式学习的两个学派: 聚类学习和对比学习。PCL 推动了机器学习和人工智能的圣杯--非监督式学习技术的进步，并向无需人类指导的机器智能迈出了重要的一步。
无监督学习是机器学习领域中一种引人注目的学科，它通过探索数据内在的结构和模式而不依赖于标签来进行建模和分析。本文将更深入地探讨无监督学习的应用场景、经典算法示例以及面临的挑战，以期为读者提供对这一领域的全面了解。
深度神经网络由神经元组成，组织成层并相互连接，通过计算图捕捉其架构，其中神经元表示为节点，有向边连接不同层神经元。神经网络性能取决于其架构，但目前对神经网络精度与底层图结构之间的关系尚缺乏系统理解。这直接影响到设计更高效和更精确的架构，并可告知新的硬件架构设计。建立神经网络架构与它精度之间的关系具有重要科学和实际意义，但尚不清楚如何将神经网络映射到图。计算图表示有许多局限性，如缺乏通用性、与生物学/神经科学脱节等。
接下来我会从每个算法模型的介绍、基本原理、优缺点以及适用场景注意叙述，最后会基于开源数据集给出一个比较入门型的案例供大家学习~
Tips：如果出现某个聚类中心没有分配到点的情况，一般是直接将这个中心去掉，如果规定必须要刚好
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明，目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别，需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类，而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果，确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明，我们的方法优于最先进的方法。
GitHub 粉们可以通过 Watch 仓库的 Release（提前）关注发布内容。
时隔两月开始继续储备机器学习的知识，监督学习已经告一段落，非监督学习从聚类开始。 非监督学习与监督学习最大的区别在于目标变量事先不存在，也就是说 监督学习可以做到“对于输入数据X能预测变量Y”，而非监督学习能做到的是“从数据X中能发现什么？”，比如“构成X的最佳6个数据簇都是哪些？”或者“X中哪三个特征最频繁共现？” 这就很好玩了，比如我在Udacity的第三个项目，一家批发经销商想将发货方式从每周五次减少到每周三次，简称成本，但是造成一些客户的不满意，取消了提货，带来更大亏损，项目要求是通过分析
最近梳理了下历史文章，精选了一些文章，分为机器学习，深度学习，人工智能等几大板块，文章已开通【快捷转载】，欢迎阅读及转载。
所谓“一个人可以走的很快，但一般不会长久”，这种感觉一直围绕着他，导致现在的想法和动力方向越来越模糊。
聚类分析，也称为聚类，是一种无监督的机器学习任务。与监督学习不同，聚类算法仅依赖输入数据，并致力于在特征空间中找到自然的组或群集。这些群集通常是特征空间中的密度区域，其中同一群集的数据点比其他群集更紧密地聚集在一起。
本次实验使用的是VOC2012数据集，首先从图像中随机采样图像块，然后利用Hog方法提取图像块特征，最后采用余弦相似度和k-means聚类两种方法来挖掘视觉模式。
最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。
数据质量检查包括：检查是否存在坏的导联、Marker信息是否完整、信号是否有过大的波动或漂移等。
今天为大家介绍的是来自Peter K. Koo的一篇关于基因组表示的论文。深度卷积神经网络（CNN）在对调控基因组序列进行训练时，往往以分布式方式构建表示，这使得提取具有生物学意义的学习特征（如序列模体）成为一项挑战。在这里，作者对合成序列进行了全面分析，以研究CNN激活对模型可解释性的影响。作者表明，在第一层过滤器中使用指数激活与其他常用激活相比，始终导致可解释且鲁棒的模体表示。令人惊讶的是，作者证明了具有更好测试性能的CNN并不一定意味着用属性方法提取出更可解释的表示。具有指数激活的CNN显着提高了用属性方法恢复具有生物学意义的表示的效果。
选自Medium 机器之心编译 参与：黄小天、李泽南 对初学者来说，有没有易于上手，使用流行神经网络框架进行教学的深度学习课程？近日，麻省理工学院（MIT）正式开源了在线介绍性课程「MIT 6.S19
1、Numpy是最为流行的机器学习和数据科学包，Numpy包支持在多维数据上的数学运算，提供数据结构以及相应高效的处理函数，很多更高级的扩展库(包括Scipy、Matplotlib、Pandas等库）都依赖于Numpy库；
关于数据挖掘，我给大家分享的案例是猫池终端识别模型和日间隔预警模型。当然作为运营商一般是自己很少全程参与的，但这两个模型基本上从需求定义、指标选取、指标确认、挖掘算法、模型结果确认和优化是我参与和把控的。
本文教你如何在BigQueryML中使用K均值聚类对数据进行分组，进而更好地理解和描述。
本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法，然后重点阐述了K-均值算法的基本思想，对K-均值算法的优缺点做了分析，回顾了对K-均值改进方法的文献，最后在Matlab中应用了改进的K-均值算法对数据进行了分析。
智能化农业作为人工智能应用的重要领域，对较高的图像处理能力要求较高，其中图像分割作为图像处理方法在其中起着重要作用。图像分割是图像分析的关键步骤, 在复杂的自然背景下进行图像分割, 难度较大。
当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广到一个 流形 （非线性子空间），它可以被认为是一个被各种拉伸和滚动的表面。
聚类分析是没有给定划分类别的情况下，根据样本相似度进行样本分组的一种方法，是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本，聚类根据数据自身的距离或相似度划分为若干组，划分的原则是组内距离最小化而组间距离最大化，如下图所示：
近年来，图神经网络掀起了将深度学习方法应用于图数据分析的浪潮。不过其作为一门古老的认识世界的方法论，人们对于图数据表征技术的研究从很早以前就开始了。
种族偏见是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。在这篇论文中，我们首先提供了一个名为“自然环境下的多种族人脸”（RFW）的数据库。利用该数据库，我们验证了四个商业API和四个当前最先进算法都存在种族偏见。然后，我们进一步提出利用深度无监督域自适应算法来解决种族偏差，并提出了一个深度信息最大化自适应网络（IMAN）。在算法中，我们以白种人作为源域，其他种族作为目标域来缓解这种偏差。这种无监督的方法一方面在域层面减小源域和目标域的全局分布，另一方面在类别层面学习有区分性的目标域特征。此外，我们还提出了一种新的互信息损失，在没有标签的情况下，进一步提高了网络输出的鉴别性。通过在RFW、GBU和IJB-A数据库上进行的大量实验表明，IMAN学习到的特征在不同种族和不同数据库上有很好的泛化性。
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