美文网首页机器学习
3.1.2 非监督学习

3.1.2 非监督学习

作者: 护国寺小学生 | 来源:发表于2019-05-16 15:34 被阅读0次

1、聚类

聚类

1.1 现在经常用于:

  • 用于市场细分(客户类型,忠诚度)
  • 合并地图上的节点
  • 用于图像压缩
  • 分析和标记新数据
  • 检测异常行为
    1.2 流行算法:
  • K-means_clustering
  • Mean-Shift
  • DBSCAN

2、梯度下降

梯度下降

2.1 如今用于:

  • 推荐系统
  • 可视化
  • 主题建模和类似的文档搜索
  • 虚假图像分析
  • 风险管理
    2.2 常用算法:
  • 主成分分析(PCA)
  • 奇异值分解(SVD)
  • 潜在Dirichlet分配(LDA)
  • 潜在语义分析(LSA,pLSA,GLSA)
  • t-SNE(用于可视化)

3、关联规则学习

关联规则

3.1 现在常用于:

  • 预测销售和折扣
  • 分析一起购买的商品
  • 货架上的产品放置
  • 分析网上冲浪模式
    3.2 流行算法:
  • Apriori
  • Euclat
  • FP-growth

相关文章

  • 3.1.2 非监督学习

    1、聚类 1.1 现在经常用于: 用于市场细分(客户类型,忠诚度) 合并地图上的节点 用于图像压缩 分析和标记新数...

  • 第十三章 聚类(Clustering)

    13.1 聚类简介 聚类是一个非监督学习的算法,监督学习和非监督学习的介绍在第一章:监督学习VS非监督学习 - 简...

  • 吴恩达机器学习笔记-非监督学习

    聚类 之前的课程中我们学习的都是监督学习相关的算法,现在来开始看非监督学习。非监督学习相对于监督非学习来看,其使用...

  • 监督学习和非监督学习

    机器学习分为监督学习、非监督学习和半监督学习(也可以叫强化学习)。在这里我们来区分一下监督学习和非监督学习的区别吧...

  • 11.25 统计学习方法

    1.2监督学习 统计学习包括监督学习,非监督学习,半监督学习及强化学习。 监督学习(supervised lear...

  • 监督学习——学习笔记

    前言 统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。监督学习 (supervised learning)...

  • 监督&非监督

    机器学习中涉及的学习方式主要有四种: 1.监督学习 2.非监督学习 3.强化学习 4.半监督学习 区分:监督与非监...

  • 机器学习分类

    监督/非监督学习 监督学习 K近邻算法线性回归逻辑回归支持向量机(SVM)决策树和随机森林神经网络 非监督学习 聚...

  • Introduction of Machine Learning

    解释 监督学习:有标签数据 半监督学习:部分有标签 非监督学习:无标签 迁移学习:用非相关数据(含标签)来优化目标...

  • 监督学习,非监督学习

    机器学习的定义是:在没有明确设置的情况下,使计算机具有学习能力的领域。 一个适当的学习问题定义如下:计算机程序从经...

网友评论

    本文标题:3.1.2 非监督学习

    本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/lghiaqtx.html