首页
技术博客
PHP教程
数据库技术
前端开发
HTML5
Nginx
php论坛
新用户注册
|
会员登录
PHP教程
技术博客
编程问答
PNG素材
编程语言
前端技术
Android
PHP教程
HTML5教程
数据库
Linux技术
Nginx技术
PHP安全
WebSerer
职场攻略
JavaScript
开放平台
业界资讯
大话程序猿
登录
极速注册
取消
热门标签 | HotTags
bytecode
httprequest
yaml
tags
loops
shell
tree
substring
perl
usb
python
hashset
string
solr
node.js
scala
cSharp
timezone
expression
hashtable
join
dockerfile
cmd
header
byte
hash
metadata
heatmap
sum
iostream
process
config
settings
c语言
python3
dll
frameworks
format
fetch
foreach
controller
js
dagger
search
instance
php7
command
regex
copy
heap
random
select
php5
timestamp
express
golang
filter
future
actionscrip
less
bit
plugins
main
audio
default
email
merge
ascii
hook
httpclient
uml
char
jsp
web
bitmap
range
lua
integer
rsa
当前位置:
开发笔记
>
编程语言
> 正文
李宏毅机器学习笔记:无监督学习之线性方法
作者:彭伟波2013 | 来源:互联网 | 2024-12-08 18:11
无监督学习主要涵盖两大类别:一是聚类与降维,旨在简化数据结构;二是生成模型,用于从编码生成新的数据样本。本文深入探讨了这些技术的具体应用和理论基础。
### 无监督学习
无监督学习主要分为两大类:
1. **聚类与降维**:目的是将复杂的数据简化为更易于管理的形式。
- 聚类:将数据点分组到不同的类别中,常用的方法包括k-means和层次聚类(Hierarchical Agglomerative Clustering, HAC)。
- **k-means**:首先随机选择k个中心点,然后将每个数据点分配给最近的中心点,随后更新中心点位置,这一过程反复执行直至模型收敛。
- **HAC**:基于数据点间的相似度构建一棵树,逐步合并相似度最高的簇。
2. **生成模型**:通过输入一个代码或向量,生成一个新的数据样本。
为了更准确地描述样本特征,除了简单的聚类之外,还可以使用向量分布来表示样本的特征,这通常涉及到特征选择和主成分分析(PCA)等方法。
### PCA详解
PCA是一种常用的降维技术,其核心思想是在保持数据最大方差的前提下减少数据维度。
1. **目标**:最大化数据在投影方向上的方差。
2. **优化函数**:通过最大化w的转置乘以协方差矩阵再乘以w的值来寻找最优的投影方向w。
3. **求解方法**:可以通过神经网络的梯度下降法或直接求解特征向量来实现。
4. **后续维度的选择**:后续的投影方向应为协方差矩阵第二大特征值对应的特征向量,以此类推。
5. **PCA去相关性**:PCA能够确保投影后的数据在新坐标系中各维度间互不相关,有助于减少模型参数。
6. **重构误差最小化**:PCA也可视为通过多个组件线性组合原始样本,以最小化重构误差。
7. **PCA的局限性**:
- PCA倾向于将所有样本映射到方差最大的维度上,可能导致不同标签的样本混淆。
- 线性性质限制了PCA处理非线性结构的能力。
8. **PCA的变体**:除了标准PCA,还有多种变体如MDS、PPCA、KPCA、CCA、ICA等,每种都有其特定的应用场景和优势。
### 矩阵分解在推荐系统中的应用
在推荐系统中,矩阵分解技术被广泛应用于预测用户对物品的评分,通过分解用户-物品评分矩阵来估计缺失的评分值。常见的方法包括SVD及其变体,这些方法不仅能够处理大规模稀疏矩阵,还能通过引入偏移向量提高预测准确性。
总之,无监督学习中的线性方法提供了强大的工具,帮助我们理解复杂数据集的本质,无论是通过聚类简化数据结构,还是通过PCA进行有效的降维处理,都能在实际问题中发挥重要作用。
机器学习
arm
io
编程
php
const
神经网络
label
算法
写下你的评论吧 !
吐个槽吧,看都看了
会员登录
|
用户注册
推荐阅读
python
优化深度神经网络在低性能硬件上的运行
尽管深度学习带来了广泛的应用前景,其训练通常需要强大的计算资源。然而,并非所有开发者都能负担得起高性能服务器或专用硬件。本文探讨了如何在有限的硬件条件下(如ARM CPU)高效运行深度神经网络,特别是通过选择合适的工具和框架来加速模型推理。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-24 08:48:32
sum
机器学习中的相似度度量与模型优化
本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法,包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离,并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外,文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标,以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-26 18:10:02
sum
毕业设计:基于机器学习与深度学习的垃圾邮件(短信)分类算法实现
本文详细介绍了如何使用机器学习和深度学习技术对垃圾邮件和短信进行分类。内容涵盖从数据集介绍、预处理、特征提取到模型训练与评估的完整流程,并提供了具体的代码示例和实验结果。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-25 17:38:50
sum
资源推荐 | TensorFlow官方中文教程助力英语非母语者学习
来源:机器之心。本文详细介绍了TensorFlow官方提供的中文版教程和指南,帮助开发者更好地理解和应用这一强大的开源机器学习平台。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-28 09:00:51
cmd
Dockerfile 编写与 Docker 网络配置详解
本文详细介绍了 Dockerfile 的编写方法及其在网络配置中的应用,涵盖基础指令、镜像构建与发布流程,并深入探讨了 Docker 的默认网络、容器互联及自定义网络的实现。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-27 17:31:41
cmd
PHP 编程疑难解析与知识点汇总
本文详细解答了 PHP 编程中的常见问题,并提供了丰富的代码示例和解决方案,帮助开发者更好地理解和应用 PHP 知识。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-28 12:22:34
python
Python 异步编程:深入理解 asyncio 库(上)
本文介绍了 Python 3.4 版本引入的标准库 asyncio,该库为异步 IO 提供了强大的支持。我们将探讨为什么需要 asyncio,以及它如何简化并发编程的复杂性,并详细介绍其核心概念和使用方法。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-28 11:52:00
byte
深入理解org.neo4j.helpers.collection.Iterators.single()方法及其应用
本文详细介绍了Java中org.neo4j.helpers.collection.Iterators.single()方法的功能、使用场景及代码示例,帮助开发者更好地理解和应用该方法。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-28 10:51:55
hash
优化ListView性能
本文深入探讨了如何通过多种技术手段优化ListView的性能,包括视图复用、ViewHolder模式、分批加载数据、图片优化及内存管理等。这些方法能够显著提升应用的响应速度和用户体验。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-28 10:36:30
python
精选Python视频教程:来自国际顶尖讲师的全面指南(附中文字幕)
本文将介绍由密歇根大学Charles Severance教授主讲的顶级Python入门系列课程,该课程广受好评,被誉为Python学习的最佳选择。通过生动有趣的教学方式,帮助初学者轻松掌握编程基础。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-27 15:14:33
sum
CUGB图论专题:排水系统中的最大流问题 - EK与Dinic算法解析
本题探讨如何通过最大流算法解决农场排水系统的设计问题。题目要求计算从水源点到汇合点的最大水流速率,使用经典的EK(Edmonds-Karp)和Dinic算法进行求解。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-25 17:47:23
string
解析SQL查询结果的排序问题及其解决方案
本文探讨了为什么某些SQL查询返回的数据集未能按预期顺序排列,并提供了详细的解决方案,帮助开发者理解并解决这一常见问题。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-23 21:21:17
string
C语言的起源与发展历程
本文详细介绍了C语言的起源、发展及其标准化过程,涵盖了从早期的BCPL和B语言到现代C语言的演变,并探讨了其在操作系统和跨平台编程中的重要地位。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-23 14:11:43
python
利用决策树预测NBA比赛胜负的Python数据挖掘实践
本文通过使用2013-14赛季NBA赛程与结果数据集以及2013年NBA排名数据,结合《Python数据挖掘入门与实践》一书中的方法,展示如何应用决策树算法进行比赛胜负预测。我们将详细讲解数据预处理、特征工程及模型评估等关键步骤。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-23 09:07:40
string
解决QT交叉编译时遇到的qatomic_i386.h:132错误
在进行QT交叉编译时,可能会遇到与目标架构不匹配的宏定义问题。例如,当为ARM或MIPS架构编译时,需要确保使用正确的宏(如QT_ARCH_ARM或QT_ARCH_MIPS),而不是默认的QT_ARCH_I386。本文将详细介绍如何正确配置编译环境以避免此类错误。 ...
[详细]
蜡笔小新 2024-12-22 19:19:44
彭伟波2013
这个家伙很懒,什么也没留下!
Tags | 热门标签
bytecode
httprequest
yaml
tags
loops
shell
tree
substring
perl
usb
python
hashset
string
solr
node.js
scala
cSharp
timezone
expression
hashtable
join
dockerfile
cmd
header
byte
hash
metadata
heatmap
sum
iostream
RankList | 热门文章
1
详解一个基于react+webpack的多页面应用配置
2
js实现京东秒杀倒计时功能
3
vue结合element-ui使用示例
4
Vue.js样式动态绑定实现小结
5
Vue项目安装插件并保存
6
使用Angular自定义字段校验指令的方法示例
7
vue基于两个计算属性实现选中和全选功能示例
8
react配置antd按需加载的使用
9
微信小程序实现的自定义分享功能示例
10
手把手带你封装一个vue component第三方库
11
微信小程序实现左右列表联动
12
微信小程序实现多个按钮的颜色状态转换
13
React 组件渲染和更新的实现代码示例
14
Vue实现table上下移动功能示例
15
移动端(微信等使用vConsole调试console的方法
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 |
DevBox开发工具箱
|
json解析格式化
|
PHP资讯
|
PHP教程
|
数据库技术
|
服务器技术
|
前端开发技术
|
PHP框架
|
开发工具
|
在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved |
京公网安备 11010802041100号
|
京ICP备19059560号-4
| PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有