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非监督学习前沿信息_监督学习和非监督学习的区别(2024年11月实时热点)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

非监督学习

机器学习必学的四大类与十二大经典算法 𐟎‰如果你是机器学习的新手，可能会对各种算法感到既兴奋又迷茫。别担心，今天我会带你一步步解锁机器学习的四大学习方式和十二大经典算法！✨ 𐟌ˆ四大学习路径，带你从零开始𐟑㊱️⃣ 监督式学习 𐟑颀𐟏능𐱥ƒ老师教你认字，监督式学习让机器在已知答案的数据集上学习，然后预测新数据的答案。 2️⃣ 非监督式学习 𐟔 就像在沙堆里玩，发现形状各异的宝藏。非监督学习让机器自己从数据中找规律，无需提前标记答案。 3️⃣ 半监督式学习 𐟤” 介于两者之间，既有老师的指导，也有自己探索的空间。适合数据部分标记，部分未标记的情况。 4️⃣ 强化学习 𐟚€ 想象成玩电子游戏，通过不断试错和奖励机制来学习最优策略。强化学习让机器在环境中自我优化。 𐟔十二大经典算法，一网打尽𐟓š 1️⃣ 回归家族 𐟓ˆ 预测数值的利器！最小二乘法、逻辑回归、多元线性回归...它们都是寻找数据间关系的宝藏地图。 2️⃣ 基于实例的算法 𐟑튩‚𛥱…的力量！KNN、LVQ、SOM，它们通过找到相似的“邻居”来做出决策。 3️⃣ 正则化方法 𐟛᯸ 防止过拟合的小妙招！Ridge、LASSO、Elastic Net，它们给算法加上“安全带”，让学习更稳健。 4️⃣ 决策树系列 𐟌𓊤𛎦 𙥈𐥏𖯼Œ步步为营。CART、ID3、随机森林...它们用树形结构解决分类和回归问题，直观又高效。 5️⃣ 贝叶斯大法 𐟔悧Ž‡论的魔法！朴素贝叶斯、AODE、BBN，它们用概率来预测未知，让决策更有依据。 𐟒ᥰ贴士：虽然算法很多，但每掌握一个都是向机器学习大师迈进的一大步！记得多实践，多思考，让算法不再是天书，而是你的得力助手！𐟒ꊊ是不是已经迫不及待想要开启你的机器学习之旅了呢？赶紧收藏起来，一步步解锁这些知识的宝藏吧！𐟑𐟑𐟑

生活中的算法-非监督学习「人工智能超话」「大模型」「算法」「非监督学习」「机器学习」孙老师聊人工智能的微博视频

数据分析师必学课程与资源推荐数据分析师需要掌握多种技能和知识，以下是一个详细的学习路线，帮助你在暑假期间提升自己的量化分析能力。数学基础𐟓š 课程：线性代数、概率论与数理统计、微积分书籍：《线性代数及其应用》(David C. Lay)、《概率论与数理统计教程》(陈希孺)、《微积分》(James Stewart) 统计学与数据分析𐟓Š 课程：描述性统计、推断性统计、时间序列分析书籍：《统计学习方法》(李航)、《时间序列分析》(Jonathan D. Cryer & Kung-Sik Chan) 编程能力𐟒𛊨ﭨ耯𜚐ython、R、MATLAB 课程：Python编程基础、数据结构与算法资源：Codecademy、LeetCode、DataCamp 金融市场知识𐟓ˆ 课程：金融市场基础、投资学、公司金融书籍：《金融市场与金融机构》(Frederic S. Mishkin)、《投资学》(Zvi Bodie, Alex Kane, Alan J. Marcus) 量化分析工具𐟛 ️ 软件：Excel、R、Python（Pandas, NumPy, SciPy）资源：Kaggle、Quantopian 机器学习𐟤– 课程：监督学习、非监督学习、强化学习书籍：《机器学习》(周志华)、《Python机器学习》(Sebastian Raschka & Vahid Mirjalili) 量化策略开发𐟓ˆ 课程：量化交易策略、风险管理书籍：《量化交易：如何建立自己的算法交易事业》(Ernest P. Chan) 实践与模拟交易𐟓Š 平台：QuantConnect、Backtrader、Zipline 资源：历史数据集、模拟交易环境高级主题𐟔 课程：衍生品定价、固定收益、资产配置书籍：《期权、期货及其他衍生产品》(John C. Hull)、《固定收益证券手册》(Frank J. Fabozzi) 持续学习与社区参与𐟌 资源：Quantopian社区、Quantlib、CQF（金融量化分析师证书）学习资源推荐𐟓š 在线课程平台：Coursera、edX、Udemy 通过以上课程和资源的学习，你可以逐步提升自己的数据分析能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。

39个机器学习模型与66个算法全解析 𐟌Ÿ《机器学习算法笔记》v2.0是一本由资深数据科学家和机器学习算法工程师Xinran Wei撰写的权威指南。这本书系统地介绍了各种机器学习算法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。 𐟓š这本书涵盖了监督学习和非监督学习领域的诸多重要算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、朴素贝叶斯、聚类算法和降维技术等。 𐟔此外，还深入探讨了高级主题，如交叉验证、调参和偏差-方差权衡等。这本手册提供了许多实用技巧，指导读者如何理解和准备数据、选择最合适的算法以及进行模型评估。 𐟒᤹椸�˜有丰富的实践示例和代码，帮助读者深入理解算法的应用。无论你是初学者还是有经验的开发人员和研究人员，都能从中获益，是机器学习领域的权威参考笔记。

五大经典降维算法详解，数据科学必备！ 𐟔 主成分分析（PCA）：无监督的线性降维方法 PCA 通过特征值分解协方差矩阵来实现降维。它选择保留最大方差的主成分。通过将数据投影到新的低维空间来完成降维。 𐟌 t-分布邻域嵌入（t-SNE）：非线性降维技术 t-SNE 通过优化KL散度来最小化高维空间和低维空间之间的距离。这种方法适用于非线性降维问题。 𐟓ˆ 线性判别分析（LDA）：监督学习的降维技术 LDA 通过最大化类别间的差异和最小化类别内的差异来实现数据降维和分类。它是一种有监督的降维方法。 𐟓Š 奇异值分解（SVD）：矩阵分解降维 SVD 通过特征值分解来获取矩阵的特征向量，并构建奇异值矩阵。它是一种基于矩阵分解的降维方法。 𐟔砨‡ꧼ–码器（Autoencoder）：编码器与解码器结合自编码器通过编码器将输入数据压缩成潜在表示，再通过解码器重建输入数据。它以最小化重建误差来学习有效的数据表示。 𐟓š 降维算法书籍推荐《数据降维实战指南》：由波恩大学机器学习博士撰写，包含常用机器学习算法及其优缺点。这本书还涵盖了模型评估和调参的高级方法，帮助你将这些方法应用于实际数据。

这个项目的目标是使用无监督学习和合成数据作为数据增强方法来分类异常 — 非异常。网页链接

𐟓šPython机器学习全攻略 𐟎“想要掌握Python机器学习的核心知识和技能吗？这本教程将带你从零开始，全面了解机器学习的奥秘！ 𐟔 开篇将深入探讨机器学习的重要性及其应用场景，激发你的学习热情。 𐟓– 本书将带你深入了解机器学习的各个领域： 1️⃣ 监督学习：涵盖线性回归、逻辑回归等算法。 2️⃣ 非监督学习：聚类算法等无监督学习技术一网打尽。 3️⃣ 强化学习：探索如何与环境互动以优化决策。 𐟒ᠤ𙦤𘭨😥𐆤𛋧𛍥悤𝕥䄧†和预处理数据，如数据清洗、特征选择等，为机器学习模型提供优质输入。 𐟓ˆ 学会评估模型性能，通过交叉验证等技术优化模型参数。 𐟔 深度学习简介：虽然主打传统算法，但也会带你领略深度学习的风采。 𐟒𜠩€š过实际案例，如房价预测、手写数字识别等，你将看到机器学习在解决实际问题中的强大能力。 𐟓š 本书还配备了丰富的资源，包括代码示例、数据集和进一步阅读建议，助你深化理解和实践。 ✨ 无论你是初学者还是有一定编程基础的读者，这本教程都将是你迈向机器学习领域的绝佳指南！

高中信息技术知识点梳理，助你轻松应对会考 𐟓– 第四章：走近人工智能人工智能是由人类创造的，具有类似人类的感知、思考和行动能力，符合人类情感、伦理和道德观念的虚拟或人工系统。专家系统是早期人工智能的一个重要分支，可以看作是一类具有专门知识的计算机智能程序系统。机器学习是人工智能的研究领域之一，其本质是利用互联网的海量数据和计算机系统的强大运算能力，让机器自主模拟人类的学习过程，通过不断“学习”数据来做出决策。机器学习的常见方法包括监督学习和非监督学习。监督学习表示机器学习的数据是带有标记的，这些数据可以包括数据类别、数据属性以及特征点位置等。常见的监督学习有回归分析。回归分析是连续的，而分类是离散的。非监督学习的数据是没有标记的，常见的方法有K-近邻算法。 K-近邻算法经常用于分类任务，基本原理是找到离测试样本最近的K条已标记训练数据，将其中最多的类别作为测试样本的类别。 𐟔’ 信息系统安全信息系统安全风险可以分为物理安全风险、软件安全风险、网络安全风险和文件安全风险。物理安全风险通常涉及硬件设备的安全，如服务器、存储设备等。软件安全风险包括软件漏洞、恶意软件等。网络安全风险涉及网络服务等多个方面，信息系统中运行的Web服务和数据库服务作为信息系统的核心和重要组成部分，非常容易受到黑客的攻击。信息系统安全防范的方法包括身份认证、访问控制和数据加密。身份认证是采用输入用户名和密码进行登录和身份管理的一种常见的身份认证方式。访问控制的主要作用是保证在授权范围内不被非法访问和使用，是实现信息保密性和可用性的主要手段之一。常见的访问控制方法有用户分级管理和网络权限控制。数据加密是防止数据在传输的过程中被窃听，或者在存储过程中被非法访问的一种有效防范手段。加密和解密的过程都要在控制下进行。希望这些知识点能帮助你更好地备考高中信息技术会考，祝大家都能取得好成绩！𐟓ˆ

面试必看！监学vs非监学最近在巩固数据科学家的面试题，想着做成一种记忆卡片的形式，第一页是问题，其他页是答案，以及更多帮助理解的细节。粉色的字突出一些要记住的点来帮助记忆。看看这篇的流量，来决定要不要做数据科学家面试题整理。嘻嘻𐟘œ。欢迎大家捧场𐟑。问题1 - Supervised Learning VS. Unsupervised Learning 𐟔 监督学习（Supervised Learning）与非监督学习（Unsupervised Learning）的区别是什么？ 𐟒ᠨ🙤𘤤𘪦œ隷�覕𐦍‘学中经常被提及，但它们到底有什么区别呢？ 𐟓š 监督学习涉及使用标记数据来训练模型，而非监督学习则利用无标记数据来发现数据中的模式。 𐟓ˆ 监督学习的目标是预测未来数据点的标签，而非监督学习则是为了理解数据的内在结构。 𐟒젥œ詝⨯•中，这两个术语的定义和区别通常会被深入探讨，所以请务必清晰明了地回答。

人类的大脑其实是一个预测引擎，所以人类的学习方式是非监督学习，而是以预测为驱动的。“学而不思则罔，思而不学则废”，预测学习法是根据生活实践需要，提出一个假设（假想），然后为了解释、说明、验证而进行阅读、研究这样的学习过程。 ——墒之增减，2024/11/04

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