AlphaGo Zero的启示：监督学习和无监督学习的利弊

2016年，作为世界上最好的围棋选手之一，李世石在首尔的比赛中，以四比一的成绩输给了AlphaGo。无论是在围棋历史上，还是在人工智能（AI）的历史上，这都是一件大事。围棋在中国、韩国和日本的文化中具

【无监督学习】2：DBSCAN聚类算法原理

前言：无监督学习想快一点复习完，就转入有监督学习 –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-——- –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——-—-—-—-—-—-—...

【无监督学习】3：Density Peaks聚类算法实现（局部密度聚类算法）

前言：密度峰聚类算法和DBSCAN聚类算法有相似的地方，两者都是基于密度的聚类方式。自己是在学习无监督学习过程中，无意间见到介绍这种聚类算法的文章，感觉密度峰聚类算法方法很新奇，操作也很简答，于是自己也动手写一下了。 –—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—-—–—-—-—-—-—-—-—-——...

[Python数据分析] 6-挖掘建模(无监督学习)

# III.无监督学习编码实现(聚类和关联)# 1.数据集的设定import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as ss# 引入sklearn包中的datasets接口模拟一些点from sklearn.dat...

无监督学习之K-Means算法python实现

1.定义无监督学习：无明确的惩罚，以某种形式的回报激励决策，典型代表有K-Means聚类与主成分分析，无监督学习的目标是使得奖励最大化，被视为人工智能的实现方法。K-Means聚类：将无标注的样本通过迭代聚类称为k个簇。2.K-Means算法实现步骤选定k个簇心（可随意）分别计算每个样本到簇心距离，...

无监督学习与sklearn库

一、无监督学习基础知识 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签 无监督学习最常应用的场景是聚类（Clustering）和降维（Dimension Reduction） 二、聚类 聚类是根据数据的“相似性”将数据分为多类 ...

【大数据分析】Ch.4：无监督学习& K-means Algorithm

无监督学习[Unsupervised Learning]输入数据没有被标记，也没有确定的结果。样本数据类别未知，需要根据样本间的相似性对样本集进行分类（聚类，clustering）试图使类内差距最小化，类间差距最大化。通俗点将就是实际应用中，不少情况下无法预先知道样本的标签，也就是说没有训练样本对应...

AlphaGo Zero的启示：监督学习和无监督学习的利弊

2016年，作为世界上最好的围棋选手之一，李世石在首尔的比赛中，以四比一的成绩输给了AlphaGo。无论是在围棋历史上，还是在人工智能（AI）的历史上，这都是一件大事。围棋在中国、韩国和日本的文化中具

无监督学习之K-Means算法python实现

1.定义无监督学习：无明确的惩罚，以某种形式的回报激励决策，典型代表有K-Means聚类与主成分分析，无监督学习的目标是使得奖励最大化，被视为人工智能的实现方法。K-Means聚类：将无标注的样本通过迭代聚类称为k个簇。2.K-Means算法实现步骤选定k个簇心（可随意）分别计算每个样本到簇心距离，...

让机器做梦？要实现无监督学习的关键

本文作者:朱不换“让机器会做梦，从某种程度上来说，是人工智能发展的一个关键技能”，Bengio在接受O'reilly的采访时说到。在这里，“做梦&rdquo

无监督学习与sklearn库

一、无监督学习基础知识 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签 无监督学习最常应用的场景是聚类（Clustering）和降维（Dimension Reduction） 二、聚类 聚类是根据数据的“相似性”将数据分为多类 ...

谷歌让算法之间进行对抗，无监督学习会有突破？

机器能为自己思考，能攻击人类，这样的场景一直以来都只存在于科幻小说中，由于人工智能的最新发展，未来很有可能创造出无需人类输入就能学习的机器人。谷歌的一个项目正在试图让两种人工智能算法相互对抗，希望未来

「无监督」机器翻译?数据都没有也可以翻译？

深度学习正在被广泛地运用于各项日常任务当中，尤其是涉及到一定程度“ 人性化”的领域，例如，图像识别。与其他机器学习算法不同，深度网络最突出的特点是随着获得数据的增多，其性能可以不断提高。因此，如果可以获得更多的数据，那么预期的性能也会变得更好。深度网络最擅长的任务之一是机器翻译。目前，它是能够完成此...

「无监督」机器翻译?数据都没有也可以翻译？

深度学习正在被广泛地运用于各项日常任务当中，尤其是涉及到一定程度“ 人性化”的领域，例如，图像识别。与其他机器学习算法不同，深度网络最突出的特点是随着获得数据的增多，其性能可以不断提高。因此，如果可以获得更多的数据，那么预期的性能也会变得更好。深度网络最擅长的任务之一是机器翻译。目前，它是能够完成此...