无监督学习

从本节开始，将正式进入到无监督学习（Unsupervised Learning）部分。无监督学习，顾名思义，就是不受监督的学习，一种自由的学习方式。该学习方式不需要先验知识进行指导，而是不断地自我认知，自我巩固，最后进行自我归纳，在机器学习中，无监督学习可以被简单理解为不为训练集提供对应的类别标识（label），其与有监督学习的对比如下：

有监督学习（Supervised Learning）下的训练集：
(x(1),y(1)),(x(2),y(1))(x^{(1)},y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(1)}) (x(1),y(1)),(x(2),y(1))

无监督学习（Unsupervised Learning）下的训练集：
(x(1)),(x(2)),(x(3))(x^{(1)}),(x^{(2)}),(x^{(3)})(x(1)),(x(2)),(x(3))

聚类

在有监督学习中，我们把对样本进行分类的过程称之为分类（Classification），而在无监督学习中，我们将物体被划分到不同集合的过程称之为聚类（Clustering）。聚这个动词十分精确，他传神地描绘了各个物体自主地想属于自己的集合靠拢的过程。

在聚类中，我们把物体所在的集合称之为簇（cluster）。

6.1 无监督学习-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授相关推荐

4.4 机器学习系统设计--垃圾邮件分类-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
机器学习系统设计–垃圾邮件分类假定我们现有一封邮件,其内容如下: From: cheapsales@buystufffromme.com To: ang@cs.stanford.edu Subjec ...
8.4 有监督学习与异常检测-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
有监督学习与异常检测很多人会认为异常检测非常类似于有监督学习,尤其是逻辑回归,但我们用一张表格来描述有监督学习与异常检测的区别: 有监督学习异常检测数据分布均匀数据非常偏斜,异常样本数目远小于 ...
3.12 程序示例--多分类问题-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
多分类问题我们手上包含有手写字符的数据集,该数据集来自斯坦福机器学习的课后作业,每个字符图片大小为 20×20 ,总的样本规模为 5000×400 , 我们的神经网络设计如下,包含 1 个隐含层,隐 ...
10.1 掌握大数据-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
掌握大数据在算法分析与优化一节中,我们就提到,在机器学习界流传着这样一句话: It's not who has the best algorithm that wins. It's who has ...
9.1 基于内容的推荐系统-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
基于内容的推荐系统推荐系统是机器学习最重要的应用之一,你所知道的淘宝.亚马逊.facebook.豆瓣这些网站都把推荐系统作为了核心.在某个电影资讯的网站,有那么一份用户对于电影的打分(1 - 5 分 ...
8.1 概述-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
概述异常检测(Anomaly Detection)是机器学习里面的一个常见应用,机器通过训练,将知道什么样的样本是正常样本,从而具备识别异常样本的能力. 飞机制造商在飞机引擎从生产线上流入市场前,会 ...
6.6 二分 K-Means 算法-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
二分 K-Means 算法该算法补充自 <机器学习实战> 一书常规的 K-Means 算法的误差通常只能收敛到局部最小,在此,引入一种称为二分 K-Means(bisecting km ...
6.3 优化-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
优化和其他机器学习算法一样,K-Means 也要评估并且最小化聚类代价,在引入 K-Means 的代价函数之前,先引入如下定义: μc(i)=样本x(i)被分配到的聚类中心μ^{(i)}_c=样本\ ...
5.7 程序示例--基于 SMO 的 SVM 模型-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–基于 SMO 的 SVM 模型在这里,我们会实现一个基于 SMO 的 SVM 模型,在其中,提供了简化版 SMO 和完整版 SMO 的实现. 简化版 SMO:不使用启发式方法选择 (α( ...

6.1 无监督学习-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授

无监督学习

聚类

6.1 无监督学习-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授相关推荐

最新文章

热门文章