一个乐于探索和分享AI知识的码农！ 自监督学习（SSL）是一种机器学习方法，最近在各种时间序列任务上取得了令人印象深刻的表现。SSL最显著的优点是它减少了对标记数据的依赖。...本节从基于自回归的预测、基于自编码器的重构和基于扩散模型的生成3个角度整理了现有的时间序列建模中的自监督表示学习方法（图3）。需要注意的是，基于自编码器的重构任务也被视为一种无监督框架。...ARF任务可以通过自编码器模型进行无监督学习，从而得到更好的时间序列表示。此外，ARF任务还可以与其他任务结合，例如异常检测、分类和聚类等。...1.2 基于自编码器的重构 自编码器是一种无监督学习的人工神经网络，由编码器和解码器两部分组成 [56]。...时间序列异常检测的主要任务是在给定的规范或常见信号的基础上，识别出异常的时间点或异常的时间序列。由于获取异常数据的标签具有挑战性，因此大多数时间序列异常检测方法采用无监督学习框架。
论文的核心是将近期图像中的无监督学习方法应用在视频的无监督训练中。这个工作实验非常充分，也只有Facebook和Google 这样的大厂才有足够的资源来做这样的大规模实验。...论文中共选取了四种无监督学习方法：MoCo，BYOL，SimCLR，SwAV。其中MoCo和SimCLR是需要负样本的对比学习方法，而BYOL和SwAV是只依赖正样本的无监督学习方法。...这四种方法原本都是用于图像的无监督训练，视频相比图像只是多了一个时间维度，这些方法可以非常容易地扩展到视频的无监督学习中。无论是图像分类还是视频分类，无监督就是要学习到特征不变量。...不同clips时间差越大，将会产生hard positive，对于学习反而是有利的。...当无监督用于下游任务时，无监督训练方法在某些数据集上甚至可以超过有监督训练的方法，如基于BYOL在K400-240K无监督训练后应用在AVA和SSv2数据集上性能可以超过直接基于K400-240K的有监督训练后再在两个数据集上
机器学习如果按照训练样本标签的有无可以分为以下两种常用方法。 有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。...如果数据没有标签，显然就是无监督学习（unsupervised learning）了，也即聚类（clustering）。...监督学习，就是通过已有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型（这个模型属于某个函数的集合，最优则表示在某个评价准则下是最佳的），再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的...它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本，而需要直接对数据进行建模。 无监督学习里典型的例子就是聚类了。...（分类，回归） ↕ 半监督聚类（有标签数据的标签不是确定的，类似于：肯定不是xxx，很可能是yyy） ↕ 无监督学习（聚类）
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。 通过对时间序列数据的重构，您可以套用标准线性和非线性机器学习算法来解决这个问题。...用于构造时间序列数据集的滑动窗口方法以及它的使用操作。 如何使用滑动窗口进行多元数据和多步骤预测。 让我们开始吧。 有监督机器学习 大多数实际机器学习问题都是有监督学习。...时间序列数据的滑动窗口处理方法 时间序列数据可以重新组织来适用于有监督学习。 给定一个数字序列作为时间序列数据集，我们可以将其重构使之看起来像有监督学习问题。...在统计和时间序列分析中，这被称为滞后或滞后方法。 预测时所利用的先前时间节点数被称为窗口宽度或滞后时长。 滑动窗口是我们将任何时间序列数据集变成有监督学习问题的基础。...具体来说，您学习了： 对于有输入输出数据结构的机器学习问题框架，有监督学习是一种十分常用的方式。 滑动窗口法是将时间序列数据集重组为有监督学习问题的一种有效方法。
无监督学习 无监督学习不依赖任何标签值，通过对数据内在特征的挖掘，找到样本间的关系，比如聚类相关的任务 自监督学习 和无监督学习不同，自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息...，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。...换句话说：自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是是通过辅助任务（pretext）在大规模无监督数据中自动构造监督信息，通过得到的标签，就可以类似有监督学习一样进行训练。...区别 自监督学习是从数据本身找标签来进行有监督学习。无监督学习没有标拟合标签的过程，而是从数据分布的角度来构造损失函数。自监督学习的代表是语言模型，无监督的代表是聚类。...自监督不需要额外提供label，只需要从数据本身进行构造。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
文章目录 前言 有监督学习 无监督学习 半监督学习 前言 机器学习是数据分析和数据挖掘的一种比较常用，比较好的手段从有无监督的角度，可以分为三类： 有监督学习 无监督学习 半监督学习 有监督学习 用已知某种或某些特性的样本作为训练集...所以总结起来正式的说法是:无监督学习的训练集中没有人为的标注的结果，在非监督的学习过程中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内存结构。...推断出数据的一些内在结构这是无监督学习学习的作用 问：为什么不建议使用无监督学习呢 无监督学习需要我们推断一些结构，但是在推断一些结构的时候可能会因为人为的主观臆断而出现一些偏差，这个就不是纯数学能够证明我是对的了...在没有y值的情况怎么办?是不是只能进行无监督学习了呢? 没有Y值的时候，自己给数据打标签，自己把Y做出来。...然后进行有监督学习 很多情况下，在实际的工作业务中很多的工作量都是给数据打标签，你可能花半个半个月的时间，五六个人就坐那儿天天打标签，几万条数据坐那儿打标签打个三四天很正常。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言 机器学习分为：监督学习，无监督学习，半监督学习（也可以用hinton所说的强化学习）等。 在这里，主要理解一下监督学习和无监督学习。...无监督学习（unsupervised learning） 输入数据没有被标记，也没有确定的结果。...利用聚类结果，可以提取数据集中隐藏信息，对未来数据进行分类和预测。应用于数据挖掘，模式识别，图像处理等。 PCA和很多deep learning算法都属于无监督学习。...后者从方法上讲不是学习方法。因此用K-L变换找主分量不属于无监督学习方法，即方法上不是。而通过学习逐渐找到规律性这体现了学习方法这一点。在人工神经元网络中寻找主分量的方法属于无监督学习方法。...何时采用哪种方法 简单的方法就是从定义入手，有训练样本则考虑采用监督学习方法；无训练样本，则一定不能用监督学习方法。
非监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类。 半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。...二、无监督式学习 1、无监督式学习(Unsupervised Learning )是人工智能网络的一种算法(algorithm)，其目的是去对原始资料进行分类，以便了解资料内部结构。...有别于监督式学习网络，无监督式学习网络在学习时并不知道其分类结果是否正确，亦即没有受到监督式增强(告诉它何种学习是正确的)。其特点是仅对此种网络提供输入范例，而它会自动从这些范例中找出其潜在类别规则。...当学习完毕并经测试后，也可以将之应用到新的案例上。 2、无监督学习里典型的例子就是聚类了。聚类的目的在于把相似的东西聚在一起，而我们并不关心这一类是什么。...三、半监督学习 1、半监督学习的基本思想是利用数据分布上的模型假设, 建立学习器对未标签样本进行标签。
一般情况下，机器学习分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习 监督学习是指数据集的正确输出（right output）已知的情况下一类学习算法。...因为输入和输出已知，意味着输入和输出之间有一个关系，监督学习算法就是要发现和总结这种“关系”。 有监督学习问题分为回归和分类问题。...例子1： 根据房地产市场数据的房子尺寸大小，尝试预测房价。价格与房子尺寸大小的函数是连续的输出，所以这个问题是回归问题。...我们变化一下，若是我们输出是关于房子的最终卖出价格是高于还是低于询问价的均值，此时这个问题就是分类问题。 例子2： 回归：根据人的照片预测图片中人的年龄。...无监督学习 无监督学习是指对无标签数据的一类学习算法。因为没有标签信息，意味着需要从数据集中发现和总结模式或者结构。 我们基于数据中的变量之间关系利用聚类算法发现这种内在模式或者结构。
二、降维（PCA） 2.1 目的 降维的目的主要有，数据压缩和数据可视化。 通过数据压缩，可以减少数据的存储量同时加快模型的训练速度。...，当然我们也可以稍微化简一下，得到最终的条件： 应用PCA的建议 假使我们正在针对一张 100×100 像素的图片进行某个计算机视觉的机器学习，即总共有 10000 个特征。...第一步是运用主要成分分析将数据压缩至 1000 个特征 然后对训练集运行学习算法 在预测时，采用之前学习而来的 将输入的特征 x 转换成特征向量 z ，然后再 进行预测。...注：如果我们有交叉验证集合测试集，也采用对训练集学习而来的 U_{reduce} 。 错误的主要成分分析情况： 一个常见错误使用主要成分分析的情况是，将其用于减少过拟合（减少了特征的数量）。...另一个常见的错误是，默认地将主要成分分析作为学习过程中的一部分，这虽然很多时候有效果，最好还是从所有原始特征开始，只在有必要的时候（算法运行太慢或者占用太多内存）才考虑采用主要成分分析。
引言 在机器学习的广阔领域中，无监督学习扮演着至关重要的角色。不同于有监督学习，无监督学习处理的是没有标签的数据集，即我们不知道每个数据点的正确答案或分类。...然而，这并不意味着无监督学习无法为我们提供有价值的信息。相反，它能够通过发现数据中的内在规律和结构，为我们揭示数据的深层含义。 无监督学习的核心概念 1....聚类分析 聚类分析是无监督学习中最常用的技术之一。它的目标是将相似的数据点分组在一起，形成不同的簇。每个簇内的数据点具有相似的特征或属性，而不同簇之间的数据点则具有较大的差异。...通过无监督学习的方法，我们可以有效地识别出这些异常值，并采取相应的措施进行处理。 3. 降维 降维是将高维数据转换为低维数据的过程，同时保留数据中的关键信息。...此外，无监督学习还可以用于分析金融数据中的模式和结构，为投资决策提供有价值的参考。 总结与展望 无监督学习是机器学习领域的一个重要分支，它能够从无标签的数据中发现数据内在的结构和规律。
``# 机器学习中的自监督学习与无监督学习 在机器学习的世界中，监督学习、无监督学习和自监督学习都是重要的学习方法。...在接下来的章节中，我们将深入讨论无监督学习和自监督学习的区别和联系，并且会通过代码实现来展示它们在真实场景中的应用。 无监督学习 无监督学习是一种让模型从未标注数据中提取有用信息的技术。...自监督学习 自监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法，模型通过生成和解决预定义的辅助任务来从数据中学习特征。...这个模型的目标是学习如何将随机打乱的图像块恢复到正确的顺序。 自监督学习与无监督学习的区别与联系 自监督学习与无监督学习的主要区别在于数据标注的方式。...总结 自监督学习和无监督学习是解决数据标注不足问题的重要工具。无监督学习通过聚类、降维等方法揭示数据的内在结构，而自监督学习则通过构建辅助任务利用未标注数据来提高模型在下游任务中的表现。
前言 时下火热的无监督学习Yann LeCun也点赞过的无监督学习 当数据集没有任何标签时，该怎么办? 无监督学习是一组机器学习算法和方法，这些算法和方法处理这种“非基于事实”的数据。...那么，无监督学习的目标到底是什么呢?当我们只有没有标签的输入数据时，我们该怎么办? 无监督学习的类别 聚类 任何企业都需要集中精力了解客户：他们是谁，是什么在驱动他们的购买决策?...无监督学习可以通过降维过程来帮助解决这个问题。 降维依赖于信息理论：它假定大量的数据冗余,而你最能代表一个数据集的信息只有实际内容的一小部分。...无监督深度学习 不出所料，无监督学习也被扩展到神经网络和深度学习。这一领域仍处于初级阶段，但在无监督模式下深度学习的一个流行应用被称为自动编码器。...应用无监督学习中的挑战 除了寻找合适的算法和硬件等常规问题外，无监督学习还提出了一个独特的挑战：如何判断你是否完成了任务。 在监督学习中，我们定义了调优决策的指标阿里驱动模型。
无监督学习基本原理 机器学习或统计学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习 无监督学习：从无标注数据中学习模型的机器学习问题 无标注数据是自然得到的数据 模型表示数据的类别、转换或概率 本质：学习数据中的统计规律或潜在结构...，主要包括 聚类、降维、概率估计 基本想法：对给定数据（矩阵数据）进行某种“压缩”，找到数据的潜在结构，假定损失最小的压缩得到的结果就是最本质的结构 考虑发掘数据的纵向结构，对应聚类 考虑发掘数据的横向结构...2.3 概率模型估计 假设训练数据由一个概率模型生成，同时利用训练数据学习概率模型的结构和参数 概率模型包括混合模型、概率图模型等 概率图模型又包括有向图模型和无向图模型 概率模型估计可以帮助发现数据中隐藏的横向纵向结构...机器学习三要素 同监督学习一样，无监督学习也有三要素：模型、策略、算法 模型 就是函数 z=gθ(x)z=g_\theta(x)z=gθ(x) ，条件概率分布 Pθ(z∣x)P_\theta(z...无监督学习方法 4.1 聚类 聚类主要用于数据分析，也可以用于监督学习的前处理 可以帮助发现数据中的统计规律 数据通常是连续变量表示的，也可以是离散变量表示的 4.2 降维 降维主要用于数据分析，也可以用于监督学习的前处理
机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。...这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序列数据适配机器学习 如何让多变量时间序列数据适配机器学习 时间序列 vs....监督学习 正式开始前，我们需要更好地理解时间序列和监督学习的数据形式。时间序列是一组按照时间指数排序的数字序列，可被看成是一列有序的值。...它能把单变量、多变量时间序列转化为监督学习数据集。 该函数有四个参数： Data:作为一个列表或 2D NumPy 阵列的观察序列。必需。
今天给大家解读一篇NeurlPS 2022中哈佛大学在时间序列无监督预训练的工作。这篇工作我认为非常有价值，为时间序列表示学习找到了一个很强的先验假设，是时间序列预测表示学习方向的一个突破性进展。...本文的核心思路为：无监督预训练的核心是将先验引入模型学习强泛化性的参数，本文引入的先验是同一个时间序列在频域的表示和在时域的表示应该相近，以此为目标利用对比学习进行预训练。...对于时间序列表示学习感兴趣的同学，可以参考时间序列分析的表示学习时代来了？这篇文章，详细汇总了各类时间序列表示学习方法。...For Time Series via Time-Frequency Consistency 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2206.08496.pdf 1 Motivation 无监督预训练在时间序列中的应用越来越多...在时域上，使用的数据增强手段包括jittering、scaling、time-shifts、neighborhood segments等时间序列对比学习中的经典操作（对于时间序列数据增强，后续会出一个单独的文章系统性介绍
目录 F, B, Alpha Matting 使用一种基于符号化方法的LSTM网络进行时间序列预测 RevealNet：窥探RGB-D扫描场景中的每个物体 BERT还不足以称之为知识库：无监督问答任务中...Elsworth and Stefan Guttel 发表时间：2020/3/12 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.05672.pdf 推荐原因 本文使用LSTM对时间序列数据进行预测...本文对数据符号化的方法进行了优化，采用了插值的方法，让转化出来的时间序列数据更加紧密和平滑，此外，作者从对超参数的敏感度等方面研究了使用预处理过的数据进行训练能比直接使用原始数据进行训练的速度更快的原因...很多数值化的序列数据，经过预处理，能使用自然语言处理的方法来预测，从而能得到更加丰富的上下文信息，不知这样理解是否是对的？ ? ?...BERT还不足以称之为知识库：无监督问答任务中BERT对事实性的知识和基于名称的推理学习能力对比 论文名称：BERT is Not a Knowledge Base (Yet): Factual Knowledge
但是自然界中大多数数据都是无标签的，因此，无监督学习在未来很广泛的基础和前景。本文我们带大家一起来了解一下监督学习和无监督学习的主要内容和用途吧。...编译 | 专知 参与 | Yingying 监督学习与无监督学习 理解两类的机器学习算法的不同 ? 在机器学习领域，有两类主要的任务：监督学习和无监督学习。...另一方面，无监督学习中不存在标注过的样本输出值，因此其目标是推断一组数据样本中的内部结构。 监督学习 ?...无监督学习 ? 无监督学习中最常见的是聚类任务、表示学习和密度估计。在这些任务中，我们希望在不提供任何显式标签的情况下，了解数据的内在结构。...由于没有提供标签，因此在大多数无监督学习方法中没有具体方法去比较模型性能。 无监督学习的两种常见用法是探索性分析和降维。 无监督学习在探索性分析任务中非常有用，因为它可以自动识别数据关系。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 监督学习 监督学习是目前最常见的机器学习类型。给定一组样本（通常由人工标注），他可以学会将输入数据映射到已知目标。...监督学习主要包括分类和回归，但还有更多的奇特变体，主要包括如下几种： 1、序列生成（sequence generation）。给定一张图像，预测描述图像的文字。...无监督学习 无监督学习是指在没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变化，其目的在于数据可视化、数据压缩、数据去噪或更好地理解数据中的相关性。...无监督学习是数据分析的必备技能，在解决监督学习之前，它通常是一个必要步骤。降维（dimensionality reduction）和聚类（clustering）都是众所周知的无监督学习方法。...标签仍然存在（因为总要有什么东西来监督学习过程），但它们是从输入数据中生成的，通常使用启发式算法生成的。
有监督学习中，比较典型的问题可以分为：输入变量与输出变量均为连续的变量的预测问题称为回归问题(Regression)，输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题(Classfication)，输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题...（三）无监督学习 概念： 训练样本的标记信息未知， 目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，此类学习任务中研究最多、应用最广的是”聚类” (clustering...无 规律性： 无监督学习方法在寻找数据集中的规律性，这种规律性并不一定要达到划分数据集的目的，也就是说不一定要“分类”。这一点是比有监督学习方法的用途要广。...譬如分析一堆数据的主分量(PCA)，或分析数据集有什么特点都可以归于无监督学习方法的范畴。 分类 vs.聚类：有监督的核心是分类，无监督的核心是聚类（将数据集合分成由类似的对象组成的多个类）。...而无监督经常要参与深度学习，做特征提取，或者采用层聚类或者项聚类，以减少数据特征的维度，使 i 无监督学习常常被用于数据预处理。
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