本文仅对常见的无监督学习算法进行了简单讲述,其他的如自动编码器,受限玻尔兹曼机用于无监督学习,神经网络用于无监督学习等未包括.同时虽然整体上分为了聚类和降维两大类,但实际上这两类并非完全正交,很多地方可以相互转化,还有一些变种的算法既有聚类功能又有降维功能,一些新出现的和尚在开发创造中的无监督学习算法正在打破聚类和降维的类别划分.另外因时间原因,可能有个别小错误,如有发现还望指出. 一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了.…

如果要对硬币进行分类,我们对硬币根据不同的尺寸重量来告诉机器它是多少面值的硬币 这种对应的机器学习即使监督学习,那么如果我们不告诉机器这是多少面额的硬币,只有尺寸和重量,这时候让机器进行分类,希望机器对不同种类的硬币分类,这种机器学习方式就是无监督学习.可以从下图看出,监督学习,根据颜色(面值)可以得出不同种类,而无监督学习也可根据所样例在的不同区域对样例进行分类. 根据聚类分组clustering: {xn} -> cluster(x) 根据密度分组density estimation{Xn}…

关联分析 是无监督讯息算法中的一种,Apriori主要用来做_关联分析_,_关联分析_可以有两种形式:频繁项集或者关联规则.举个例子:交易订单 序号 商品名称 1 书籍,电脑 2 杯子,手机,手机壳,盘子 3 古筝,手机,手机壳,玻璃 4 手机,玻璃 5 电视,手机,手机壳 频繁项集:{ 古筝,手机,手机壳,玻璃}就是一个例子. 关联规则:手机->手机壳,买手机很大概率会买手机壳. 关联分析使用的思路 无论是频繁项集还是关联规则,都是需要看发生的频率,比如有手机就有手机壳的概率,如果这个比率超过…

监督学习算法需要标记的样本(x,y),但是无监督学习算法只需要input(x). 您将了解聚类 - 用于市场分割,文本摘要,以及许多其他应用程序. Principal Components Analysis, 经常用于加快学习算法,同时对于数据可视化以帮助你对数据的理解也有很大的帮助. Unsupervised learning Introduction supervised learning:在前面几课我们学习的都是属于监督性学习的内容,包括回归和分类,主要特点就是我们使用的数据集都是类似(x…

转载 http://daniellaah.github.io/2016/Machine-Learning-Andrew-Ng-My-Notes-Week-1-Introduction.html 一. 监督学习 什么是监督学习? 我们来看看维基百科中给出的定义: 监督式学习(英语:Supervised learning),是一个机器学习中的方法,可以由训练资料中学到或建立一个模式(函数 / learning model),并依此模式推测新的实例.训练资料是由输入物件(通常是向量)和预期输出所组成.…

1.有监督学习和无监督学习的区别: 1.1概述: 有监督学习是知道变量值(数据集)和结果(已知结果/函数值),但是不知道函数样式(函数表达式)的情况下通过machine learning(ML)获得正确的函数表达式(算法).也即 需要部分数据集已经有正确答案,才可以推算出正确的函数表达式.比如给定房价数据集, 对于里面每个数据,算法都知道对应的正确房价, 即这房子实际卖出的价格.机器学习通过一定的分析,找到数据集与结果集之间存在的关系(算法).找到正确的算法之后,你就可以应用该算法来计算出更多的…

从宏观方面,机器学习可以从不同角度来分类 是否在人类的干预/监督下训练.(supervised,unsupervised,semisupervised 以及 Reinforcement Learning) 是否可以增量学习 (在线学习,批量学习) 是否是用新数据和已知数据比较,还是在训练数据中发现一些规律build出一个预测模型(instance-based ,model-based learning). 以上分类并非互相排斥.这一节我们介绍监督/无监督学习. Supervised/Unsupe…

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo…

无监督学习(Unsupervised Learning) 聚类无监督学习 特点 只给出了样本, 但是没有提供标签 通过无监督学习算法给出的样本分成几个族(cluster), 分出来的类别不是我们自己规定的, 而是无监督学习算法自己计算出来的 K-means 聚类算法 规定 \(c^{(i)}\): 表示\(x^{(i)}\)属于哪个cluster, 如\(x^{(1)}\)属于\(c^{(1)}\)簇, 如果\(c^{(1)}=1\), 则\(x^{(1)}\)划分在第1个类别 \(\mu_k\…

无监督学习定义: [无监督学习]中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签.所以我们已知数据集,却不知如何处理,也未告知每个数据点是什么.别的都不知道,就是一个数据集.你能从数据中找到某种结构吗? 针对数据集,无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇.这是一个类,那是另一个类,二者不同.是的,无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇.所以叫做[聚类算法clustering algorithm] 聚类只是无监督学习的一种 聚类应用: 谷歌新闻:把不同新闻分成不同类别 基因分类:输入一…