一 Unsupervised Learning 把Unsupervised Learning分为两大类: 化繁为简:有很多种input,进行抽象化处理,只有input没有output 无中生有:随机给一个input,自动画一张图,只有output没有input 二 Clustering 有一大堆image ,把他们分为几大类,给他们贴上标签,将不同的image用相同的 cluster表示. 也面临一个问题,要有多少种cluster呢? 有两种clustering的方法: 2.1 K-means(…

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…

无监督学习(Unsupervised Learning)可以分为两种: 化繁为简 聚类(Clustering) 降维(Dimension Reduction) 无中生有(Generation) 所谓的"化繁为简"的意思:现在有很多种不同的input,比如说:你现在找一个function,它可以input看起来很多像树的东西,output都是抽象的树,把本来比较复杂的input变成比较简单的output.那在做unsupervised learning的时候,你只会有function的其…

前面对半监督学习部分作了简单的介绍,这里开始了解有关无监督学习的部分,无监督学习内容稍微较多,本节主要介绍无监督学习中的PCA降维的基本原理和实现. PCA 0.无监督学习简介 相较于有监督学习和半监督学习,无监督学习就是从没有标签的数据中进行知识发现的过程. 更具体地说,无监督学习可以分成两个方面,一:称之为化繁为简,二称之为无中生有. 所谓化繁为简,就是将比较复杂的数据进行"简单化",此时将数据作为输入,输出则是从数据中所发现更为"简单"的内容,如下图所示: 图…

机器学习 Machine Learning:提供数据分析的能力,机器学习是大数据时代必不可少的核心技术,道理很简单:收集.存储.传输.管理大数据的目的,是为了“利用”大数据,而如果没有机器学习技术分析数据,则“利用”就无从谈起. 数据挖掘 Data mining:数据挖掘是从海量数据中发掘只是,这就比然涉及对海量数据的管理和分析.大体来说,数据库领域的研究为数据挖掘提供数据管理技术,而机器学习和统计学的研究为数据挖掘提供数据分析技术. 统计学:由于统计学的研究成果通常需要经由机器学习研究来形成有…

在上一节介绍了一种最常见的降维方法PCA,本节介绍另一种降维方法LLE,本来打算对于其他降维算法一并进行一个简介,不过既然看到这里了,就对这些算法做一个相对详细的学习吧. 0.流形学习简介 在前面PCA中说到,PCA是一种无法将数据进行拉直,当直接对于曲面进行降维后,导致数据的重叠,难以区分,如下图所示: 这是因为在使用PCA降维时,PCA仅仅关注于保持降维后的方差最大,没有考虑样本的局部特征,如图所示: 利用PCA在对点①进行降维后,没有考虑点①与其他点②.③.④..的位置关系,也就是说对于点…

1    Unsupervised Learning 1.1    k-means clustering algorithm 1.1.1    算法思想 1.1.2    k-means的不足之处 1.1.3    如何选择K值 1.1.4    Spark MLlib 实现 k-means 算法 1.2    Mixture of Gaussians and the EM algorithm 1.3    The EM Algorithm 1.4    Principal Components…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

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.…

前言 在上篇<Python 机器学习实战 -- 监督学习>介绍了 支持向量机.k近邻.朴素贝叶斯分类 .决策树.决策树集成等多种模型,这篇文章将为大家介绍一下无监督学习的使用.无监督学习顾名思义数据中不包含已知的输出结果,学习算法中只有输入数据,算法需要从这些输入数据中提取相关规律.无监督学习主要分为两种类型:数据集变换与聚类算法,数据集的无监督变换是创建数据集的新的表达方式,使其特性更容易理解,最常见的模型有 PCA.NMF.t-SNE 等模型.聚类算法则是将数据划分成不同的组,每组数据中包…

[重磅]无监督学习生成式对抗网络突破,OpenAI 5大项目落地 [新智元导读]"生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情!"LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱,他认为这是深度学习近期最值得期待.也最有可能取得突破的领域.生成对抗学习是无监督学习的一种,该理论由 Ian Goodfellow 提出,此人现在 OpenAI 工作.作为业内公认进行前沿基础理论研究的机构,OpenAI 不久前在博客中总结了他们的5大项目成果,结合丰富实例介绍了生成对抗网络…

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…

1.什么是LDA? LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法,LDA是一种监督学习的降维技术,也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的.这点和PCA不同.PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术.LDA的思想可以用一句话概括,就是“*投影后类内方差最小,类间方差最大*”. 什么意思呢? 我们要将数据在低维度上进行投影,投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近,而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大. 可能还是有点抽象,我们先看看最简单的情况.假设我们有两类数据分别为红色和蓝色,如…

前言 在上篇< Python 机器学习实战 -- 无监督学习(上)>介绍了数据集变换中最常见的 PCA 主成分分析.NMF 非负矩阵分解等无监督模型,举例说明使用使用非监督模型对多维度特征数据集进行降维的意义及实用方法.对 MDS 多维标度法.LLE 局部线性嵌入法.Isomap 保距映射法.t-SNE 分布邻域嵌入算法等 ML 流形学习模型的基础使用方法进行讲解.本文将对聚类算法进行讲解,聚类算法就是将数据集划分成组的任务,这些组叫成簇,同一个簇内的数据点特征非常相似,不同簇内的数据点特征区…

监督学习 就是人们常说的分类,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,也就具有了对未知数据进行分类的能力. 举个简单的例子,小时候老师教我们看图识物,图片是输入,老师的判断是输出,我们通过跟读.写来训练自己,久而久之大脑中会形成一些泛化得模型,以后遇到实物时不需要老师的提醒就可以知道这是什么类型的. 比较经典的监督学…

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载,原文. 选自 Open AI 作者:ANDREJ KARPATHY, PIETER ABBEEL, GREG BROCKMAN, PETER CHEN, VICKI CHEUNG, ROCKY DUAN, IAN GOODFELLOW 等 机器之心编译 参与:孙睿.吴攀 引言:这篇博文介绍了 OpenAI 的首批研究结果.研究人员分别从事的四个研究项目贯穿了一个共同的主题:在机器学习中提升或使用生成模型,无监督学…

Beginners Guide To Learn Dimension Reduction Techniques Introduction Brevity is the soul of wit This powerful quote by William Shakespeare applies well to techniques used in data science & analytics as well. Intrigued ? Allow me to prove it using a s…

无监督学习 和监督学习不同的是,在无监督学习中数据并没有标签(分类).无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律,将他们分类.(如下图中的数据,并没有标签,大概可以看出数据集可以分为三类,它就是一个无监督学习过程.) 无监督学习没有训练过程. 聚类算法 该算法将相似的对象轨道同一个簇中,有点像全自动分类.簇内的对象越相似它的分类效果越好. 未接触这个概念可能觉得很高大上,稍微看了一会其实算法的思路和KNN一样很简单. 原始数据集如下(数据有两个特征,分别用横纵坐标表示),原始数据集并没有任何标…

经典无监督学习 聚类 K均值 PCA主成分分析 等 深度学习下的无监督学习 自编码器 传统的基于特征学习的自编码器 变种的生成式自编码器 Gen网络(对抗式生成网络) 传统自编码器 原理 类似于一个自学习式PCA,如果编码/解码器只是单层线性的话 自编码器编码解码示意图: 特征提取过程中甚至用到了卷积网络+relu的结构(我的认知停留在Originally级别) 编码&解码器可以共享权值(在我接触的代码中一般都没共享权值) 损失函数推荐L2 应用 由于重建已知数据是个没什么用的过程,所以自编码器…

Python Scikit-learn *一组简单有效的工具集 *依赖Python的NumPy,SciPy和matplotlib库 *开源 可复用 sklearn库的安装 DOS窗口中输入 pip install ** NumPy(开源科学计算库),SciPy(集成多种数学算法和函数模块)和matplotlib(提供大量绘图工具)库基础上开发的,因此需要先装这些依赖库 安装顺序 SKlearn库中的标准数据集及基本功能 波士顿房价数据集 使用sklearn.datasets.load_bosto…

1-1/1.2,基本上都是一些基础知识,机器学习的背景,发展,概念,用途 1-3,监督学习: 数据集类型已知,数据信息为已知正解--由已知正解推测趋势(拟合分布函数)-- 给出的模型例子--基本类似于计量经济学/统计推断的思路: 房价VS房子高度(一维拟合,回归问题) 乳腺癌—良性/恶性VS尺寸(一维0/1) 年龄+尺寸VS良性/恶性(二维拟合) 垃圾信息筛除 1-4,无监督学习: 数据集类型未知,数据信息正解未知,按照规定的某些特征自动遍历分类型 聚类算法例子 关键字链接分类新闻 基因表达分类…

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要…

前面主要回顾了无监督学习中的三种降维方法,本节主要学习另一种无监督学习AutoEncoder,这个方法在无监督学习领域应用比较广泛,尤其是其思想比较通用. AutoEncoder 0.AutoEncoder简介 在PCA一节中提到,PCA的可以看做是一种NN模型,通过输入数据,乘以权重w即可得到降维后的数据c,然后再利用c将数据进行还原.如下图: 上面就是AutoEncoder的基本结构,对于前半部分(降维)是一个Encoder的过程,而对于后半部分(还原)则是一个Decoder的过程. 这里E…

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…

概述 在机器学习领域,主要有三类不同的学习方法: 监督学习(Supervised learning) 非监督学习(Unsupervised learning) 半监督学习(Semi-supervised learning) 定义 监督学习:通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系,生成一个函数,将输入映射到合适的输出,例如分类. 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. 区别 是否有监督(supervise…

Unsupervised learning allows us to approach problems with little or no idea what our results should look like. We can derive structure from data where we don't necessarily know the effect of the variables. We can derive this structure by clustering t…

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}…

1.无监督学习概述  图1.无监督学习 有监督学习中,数据是有标签的,而无监督学习中的训练集是没有标签的,比如聚类算法. 2.k-means算法 k-means算法应用是十分广泛的聚类方法,它包括两个过程,首先是选取聚类中心,然后遍历每一个点,决定其属于哪个类:第二步是移动聚类中心点,根据刚才的聚类情况将聚类中心点移动,下面三个图很好地说明了这个过程: 图2.初始化,并且计算距离. 图3.计算距离后 图4.根据最小化均方误差移动聚类中心点 根据新的聚类中心点,再次重复这个过程, 图5.迭代之后最…

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\…

无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导. 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因. 在无人监督的学习中,没有正确的答案,也没有监督者指导. 算法需要发现用于学习的有趣数据模式. 什么是聚类? 基本上,它是一种无监督学习方法,也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术. 聚类主要是将观测集合划分为子集(称为聚类)的任务,以同一聚类中的观测在一种意义上相似并且与其他聚类中的观测不相似的方式. 简而言之,可以说聚类的主要目标是根据相似性和不相似性对数据进行分组. 例如,下图显示了不同群集中…