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#无监督学习

非监督式学习是一种机器学习的方式,它是监督式学习和强化学习等策略之外的一种选择。

Eninostat在HER2阳性乳腺肿瘤微环境中作用

生信技能树jimmy

使用CoGAPS非负矩阵分解进行了无监督学习,比较了是否有任何细胞水平的特征(称为模式)与CoGAPS中直接获得的单细胞集群及其各自排名最高的基因相对应。

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机器学习:解析未来的数据世界

人不走空

机器学习的基本概念主要涉及监督学习、无监督学习和强化学习。让我们更详细地了解它们:

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机器学习第12天:聚类

Nowl

某位著名计算机科学家有句话:“如果智能是蛋糕,无监督学习将是蛋糕本体,有监督学习是蛋糕上的糖霜,强化学习是蛋糕上的樱桃”

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无监督学习 聚类

小小程序员

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深度强化学习整理

算法之名

传智播客 · Java架构师,讲师 (已认证)

强化学习来自于心理学里的行为主义理论,是在环境给予的奖励或惩罚信号的反馈下,逐步形成能获得最大利益的行为策略。与监督学习相比,强化学习不需要事先准备样本集,而是...

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用活人脑细胞造AI系统!语音识别已成功,可无监督学习|Nature子刊

量子位

但这种思想下设计的“传统”类脑芯片大多数都是直接基于数字电子原理,完全模仿大脑功能的能力着实有限。

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无监督学习的集成方法:相似性矩阵的聚类

deephub

在无监督学习领域,这项任务变得更加困难。首先,因为它包含了该领域本身的挑战,我们对数据没有先验知识,无法将自己与任何目标进行比较。其次,因为找到一种合适的方法来...

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DAY6-学习R包

用户10801789

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DAY5-数据结构

用户10801789

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DAY4-R语言基础

用户10801789

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DAY3-衰包包

用户10801789

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ScienceAI 案例汇总 | 医学研究最新动向

HyperAI超神经

AI 正逐渐改变科研工作者的研究方式。通过无监督学习和神经网络,AI 能够在短时间内对大量数据进行处理,并对结果进行预测。

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DeepMind 利用无监督学习开发 AlphaMissense,预测 7100 万种基因突变

HyperAI超神经

为此,DeepMind 通过 AlphaFold 分析了蛋白质的整体结构,并结合弱标签学习和无监督学习开发了 AlphaMissense,对错义突变的后果进行了...

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Day6—江海一

用户10739478

百度/谷歌搜索“miniconda 清华”(是清华的conda镜像网站)进行下载。

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Day5—江海一

用户10739478

删除的操作对象分为三类:普通文件、空目录、有内容的目录。他们的对应的命令是略有不同的。

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直接压缩一切!OpenAI首席科学家Ilya Sutskever这么看无监督学习

机器之心

接下来看无监督学习。首先什么是无监督学习?Ilya Sutskever 表示他目前还没看到令人满意的对无监督学习的阐释,我们也不知道如何从数学上推理它 —— 最...

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预训练、微调和上下文学习

deephub

预训练侧重于从大规模未标记数据中进行无监督学习,获取一般语言理解。微调建立在预训练的基础上,并使用特定于任务的标记数据使模型适应特定的任务,从而实现专门的性能。...

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推理与统计:推理的来源是什么?

明月AI

最近chatGPT大火,自己也刷了不少相关的文章,自己一知半解,网上大都也是蹭热点的小作文。

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自编码器(Autoencoder)在无监督学习和降维中的应用

网络技术联盟站

自编码器(Autoencoder)是一种无监督学习算法,广泛应用于数据的表示学习和降维。自编码器通过将输入数据压缩为低维编码,然后再将其重新构建为与原始数据尽可...

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