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无监督学习算法在线播放_无监督算法是什么(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

无监督学习算法

152幅图表带你轻松掌握17种算法！《图解机器学习算法》是一本非常适合机器学习初学者的入门书籍。这本书详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种常用算法，涵盖了回归、分类、降维和聚类等机器学习的主要问题。包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、K近邻和主成分分析等经典算法，让你对机器学习算法体系有一个全面的了解。这本书不仅介绍了各种算法，还涵盖了机器学习的基础概念和评估方法。第1章介绍了机器学习的定义和工作流程等整体框架；第4章重点讲解了有监督学习的评估方法、提高模型性能的方法以及对复杂文本和图像数据的处理。这本书的一大亮点是全彩图解。通过大量的图表，原本抽象复杂的算法变得一目了然，方便读者快速理解各算法的特征。每个算法都用几页的篇幅进行讲解，配合直观的图示，使读者能够更轻松地掌握算法的核心思想和工作原理，避免了被复杂的数学公式和理论推导所困扰。而且书中几乎没有复杂的数学公式和统计术语，降低了阅读门槛，即使是没有深厚数学基础或在阅读机器学习专业书时感到吃力的读者，也能轻松读懂，有助于初学者建立对机器学习的兴趣和信心。各算法均搭配了Python代码实现，通过实际操作加深对机器学习算法的理解和掌握，提高编程实践能力，为将理论应用到实际项目中打下基础。各算法自成一节，方便读者作为案头书随时查找，可以根据自己的兴趣或需求挑选特定的算法进行学习和研究。对于对机器学习感兴趣的初学者、想学习更多机器学习算法的人以及希望根据问题选择恰当算法的人来说，《图解机器学习算法》是一本值得一读的书籍。

Python机器学习：从零到实战今天整理了一份Python机器学习的笔记，参考了《Python机器学习基础教程》这本书。先来做个准备工作，了解一下机器学习的基本概念，然后安装一些必要的库。 𐟓š 机器学习的本质机器学习就是从数据中提取知识的过程。它涉及统计学、人工智能和计算机科学多个领域。 𐟔 机器学习的应用生活应用：个性化推荐、人脸识别等。科学研究：研究恒星、寻找遥远行星、发现新粒子、分析DNA序列等。 𐟒ᠦœ𚥙襭椹的优势相比人为制定决策，机器学习能自动化决策过程，更具普适性。 𐟓ˆ 机器学习算法监督学习算法无监督学习算法 𐟓Š 数据的重要性数据可以想象成表格，每一行是样本，每一列是特征。 𐟛 ️ 必备工具 Scikit-learn：包含多种机器学习算法。 Jupyter Notebook：可以在浏览器中运行代码的交互环境。 NumPy：处理多维数组。 SciPy：处理稀缺矩阵。 Matplotlib：可视化内容。 Pandas：处理和分析数据。之后还会继续更新自学进度和笔记，想学的朋友可以一起加入哦！如果你是Python小白，推荐《Python编程：从入门到实践》这本书，电商专业的学生学起来也没有压力。

人工智能需要学哪些课程想要踏入人工智能领域，需要学习一系列涵盖计算机科学、数学、统计学、机器学习等多个方面的课程。接下来，我将从七个方面详细为你列举这些课程。 𐟎䰟’• 1. 基础课程计算机科学基础：这是人工智能学习的基石，包括计算机导论、数据结构、算法设计与分析、操作系统、计算机网络等。这些课程为你打下坚实的计算机科学基础。编程基础：掌握至少一门编程语言是必需的，如Python、Java等。Python因其简洁易学和广泛应用而成为首选。数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等数学课程对于理解人工智能算法的原理和应用至关重要。统计学基础：统计学在人工智能中扮演着重要角色，它帮助我们从大量数据中提取有价值的信息。 𐟏ž️𐟎䊊2. 机器学习核心课程机器学习导论：介绍机器学习的基本概念、常用算法和应用场景。监督学习：学习分类、回归等监督学习算法，如K近邻、决策树、支持向量机等。无监督学习：了解聚类、降维等无监督学习算法，如K均值聚类、主成分分析等。强化学习：探索智能体如何在环境中通过试错学习最优策略。𐟏ž️𐟎䊊3. 深度学习课程神经网络基础：理解神经网络的基本原理和结构。深度学习模型：学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等深度学习模型。深度学习框架：掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用。实践项目：通过实战项目来加深对深度学习的理解，如图像识别、自然语言处理等。𐟎䰟’• 4. 自然语言处理（NLP）语言模型：了解语言模型的基本原理和训练方法。文本分类与情感分析：学习如何对文本进行分类和情感分析。机器翻译：探索机器翻译的技术和应用。信息检索：学习如何从大量文本中快速检索相关信息。 𐟎𖰟’ƒ 5. 计算机视觉课程图像处理基础：了解图像的基本操作和处理方法。目标检测与识别：学习如何让计算机准确识别和定位图像中的目标。图像分割：探索将图像分割成不同区域的技术。视频分析：学习如何对视频内容进行分析和处理。𐟎䰟’• 6. 机器人技术课程机器人学导论：介绍机器人的基本原理和应用场景。机器人控制：学习如何控制机器人的运动和行为。机器人视觉与导航：探索机器人如何通过视觉进行导航和避障。仿生机器人与群体智能：了解仿生机器人的设计原理以及群体智能的应用。𐟎䰟’• 7. 交叉学科与伦理课程人工智能伦理：探讨人工智能技术的伦理问题和社会影响。人工智能与法律：学习人工智能在法律领域的应用和挑战。人工智能与艺术：探索人工智能在艺术创作中的应用。跨学科融合：鼓励你将人工智能技术与其他领域相结合，如金融、医疗、教育等。 𐟏ž️𐟑렠 除了上述课程外，我还建议多参与实际项目、参加学术竞赛和社团活动，这些都能帮助你更好地理解和应用所学知识。同时，保持对新技术和新趋势的关注也非常重要。希望我的分享能为你的人工智能学习之旅提供一些帮助！𐟎䰟’• #搜索话题MCN合作计划#

𐟔 人工智能的十大核心算法 𐟒ኰŸŒŸ 线性回归：打开人工智能的第一扇门线性回归是一种用于预测和分析的统计学方法，旨在研究两个或多个变量之间的线性关系。它广泛应用于经济学、生物统计、环境科学等领域，例如预测房价、股票价格和气温变化。线性回归通过最小化误差的平方和来寻找数据集中最佳拟合直线，使得所有数据点到直线的距离总和最小。 𐟓ˆ 支持向量机：分类与回归的利器支持向量机是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它通过找到能够将数据点划分为不同类别的最佳超平面来实现分类，或者在回归分析中找到最佳拟合曲线。支持向量机在机器学习和数据科学中广泛应用。 𐟓Š 逻辑回归：预测概率的艺术逻辑回归是一种用于预测事件发生概率的统计方法。它适用于处理二元分类问题，通过建立模型来预测某个事件发生的概率。逻辑回归在金融、医疗和市场营销等领域有着广泛的应用。 𐟏… K-means：聚类分析的代表 K-means是一种无监督学习算法，主要用于聚类分析。它通过将数据点划分为K个不同的簇来实现聚类，每个簇的中心点通过最小化簇内所有数据点到中心点的距离总和来计算。K-means在图像分割、市场细分和社交网络分析中有重要应用。 𐟌𓠥†𓧭–树：分类与回归的另一利器决策树是一种非参数监督学习算法，主要用于分类和回归分析。它通过构建一棵树来划分数据点，每个节点代表一个决策点，每个叶节点代表一个类别或值。决策树在金融风险评估、医疗诊断和自然语言处理中有广泛应用。 𐟓‰ 主成分分析：降维与可视化主成分分析是一种用于降维和可视化的统计方法。它通过找到数据集中的主要变量（主成分）来减少数据的维度，同时保留尽可能多的原始信息。主成分分析在机器学习和数据科学中常用于高维数据的降维处理。 𐟑堋近邻算法：局部学习的典范 K近邻算法是一种基于实例的学习方法，通过找到与新数据点最近的K个邻居来预测新数据点的值或类别。它在图像识别、文本分类和异常检测中有重要应用。 𐟤 集成学习：多样性的力量集成学习是一种通过组合多个学习器来提高整体性能的方法。它通过构建多个模型来对同一问题进行预测，并将它们的预测结果进行集成，以获得更准确的结果。集成学习在机器学习和数据科学中广泛应用。 𐟤– 朴素贝叶斯：分类与回归的另一利器朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算不同类别的后验概率来进行分类。它在垃圾邮件过滤、文本分类和自然语言处理中有重要应用。 𐟒ᠧ垧𛏧𝑧𛜯𜚦𗱥𚦥�𙠧š„基石神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过训练来学习数据中的模式和规律。它在图像识别、语音识别和自然语言处理中有广泛应用，是深度学习的核心算法之一。

生物统计学留学必备！哥大教授带你飞嘿，国际高中生、准备出国留学的朋友们，或者正在考虑考研究生、申请博士学位的你们，注意啦！今天我要给大家推荐一个超级棒的生物统计学项目，绝对不容错过！ 𐟎🙤𘪩ṧ›倫𑥓夼榯”亚大学的教授亲自带队，主题是“生物统计学研究：R语言在统计建模中的应用”。主要探讨R语言在流行病学机制分析和传染病趋势预测等领域的应用。适合人群无论你是生物统计、生物医学、公共卫生学的学生，还是对数据科学与统计在公共卫生与生物医学中的应用感兴趣的朋友，这个项目都非常适合你。时间安排项目将于2024年7月6日开始。项目大纲统计数据科学概论及应用 R语言真实数据实操演示数据的读取和操作数据操作实践线性回归、逻辑回归、机器学习导论回归分析数据案例学习监督和无监督学习算法使用样本数据进行算法实践项目回顾与成果展示论文辅导项目介绍这个项目主要涉及统计学和数据科学在公共卫生和生物医学中的应用，包括数据操作、探索性分析、算法评估、算法验证和结论解释。你会学到很多实用的技能和知识。导师介绍 R. Todd是哥伦比亚大学生物统计系的终身正教授，兼任系副主任。他是国际统计学会成员、美国统计协会会士，还是英国CUMC格伦达ⷥŠ 维教学学院研究员。他的学术成就非常高，在国际上享有盛誉。项目收获大牛导师的推荐信在国际会议上发表论文 7周在线小组科研+5周不限时论文指导具体项目名称以海报为准哦~ 总之，这个项目不仅能让你学到很多专业知识，还能积累宝贵的科研经验。如果你对生物统计学感兴趣，千万不要错过这个机会！赶紧行动起来吧！

𐟚€无监督风控：揭秘虚假账户注册模式𐟔 在线社交网络（OSN）中，虚假账户的存在给用户带来了不小的困扰。传统的虚假账户检测方法要么需要手动标记的训练集，耗时且昂贵；要么依赖于丰富的账户信息，如内容和行为，导致检测延迟。为了解决这些问题，我们提出了一种无监督的方法——UFA（Unveiling Fake Accounts），旨在在虚假账户注册后立即检测它们。首先，我们通过对真实世界注册数据集的研究，发现虚假账户往往聚集在异常注册模式上，例如使用异常的IP和电话号码进行注册。基于这一观察，我们设计了一种无监督学习算法，用于学习所有注册账户的权重及其特征，从而揭示这些异常注册模式。接下来，我们构建了一个注册图来捕捉注册账户之间的相关性。通过分析注册图的结构，我们利用社区检测方法来检测虚假账户。我们使用真实世界的微信数据集来评估UFA的性能。实验结果显示，UFA在召回率为80%的情况下达到了94%的精度，而监督变体需要600K手动标签才能获得可比较的性能。此外，微信已经部署UFA来检测虚假账户一年多了。UFA每天能准确检测到500K通过微信安全团队手动验证的伪造账户，平均准确率为93%。本文的主要贡献包括： 1️⃣ 提出了基于微信数据的度量学习方法，发现了虚假账号在异常注册模式的聚集趋势。 2️⃣ 提出了非监督UFA模型，用于识别虚假账户。 3️⃣ 系统性地评估了UFA和其他监督和非监督模型的效果。 4️⃣ UFA模型在微信上已经部署超过一年，取得了显著的效果。通过这些贡献，我们证明了UFA在无监督风控检测中的有效性和实用性。

Spark构建ML系统，从零到生产嘿，大家好！今天我要跟你们聊聊如何用Apache Spark和PySpark来构建一个机器学习系统。这本书将从基础开始，逐步介绍如何用Spark进行分布式计算，以及如何通过MLflow来管理你的机器学习实验。最后，我们还会探讨如何在生产环境中部署和监控模型。准备好了吗？让我们开始吧！第1章：背景、目标和结构 𐟓š 首先，咱们得搞清楚这本书的背景、目标和结构。这一章会给你一个大致的框架，让你知道这本书要讲什么，以及为什么要讲这些内容。第2章：Spark和PySpark基础 𐟒𛊦Ž夸‹来，我们会概述一下Apache Spark和PySpark的基本概念和功能。你会了解到它们在分布式计算中的优势，以及为什么选择它们来进行机器学习。第3章：机器学习基础和工作流程 𐟧🙤𘀧려𜚨œ𚥙襭椹的一些基本概念和工作流程。我们会演示如何用Spark和PySpark进行数据预处理和特征工程，为后续的模型训练打下基础。第4章：监督学习和无监督学习 𐟎œ訿™一章，我们会介绍监督学习和无监督学习的算法。你会看到如何用Spark和PySpark进行模型训练和评估，包括一些常见的机器学习任务。第5章：模型选择和调优 ⚙️ 这一章会深入探讨模型选择和调优的方法。我们会演示如何用Spark和PySpark来进行模型选择和调优，让你的模型性能更上一层楼。第6章：MLflow实验管理 𐟔슍Lflow是一个非常强大的工具，可以帮助你管理和追踪机器学习实验。这一章会介绍如何使用MLflow来管理你的实验，确保你的模型版本控制得很好。第7章：专用的机器学习平台 𐟏—️ 到了这一章，我们会引入一些专用的机器学习平台，并讨论如何在Spark中使用这些高级工具和库来扩展你的机器学习能力。第8章：分布式PyTorch 𐟐𘊨🙤𘀧려𜚦𖵧›–使用分布式PyTorch进行大规模机器学习的方法和技术。你会了解到如何在Spark中利用PyTorch来进行更复杂的机器学习任务。第9章：TensorFlow和Spark 𐟖寸最后一章，我们会介绍如何使用TensorFlow和Spark进行分布式机器学习和深度学习。你会看到如何在两者之间进行集成，以获得更好的性能和扩展性。第10章：部署、推断和监控 𐟔犦œ€后一章会讨论如何在生产环境中部署模型，并进行推断和监控。你会了解到如何在生产环境中对模型性能和健康状况进行监控，确保模型的稳定运行。总结 𐟓 这本书将提供逐步指南，并结合实际示例，帮助你理解和应用Spark进行扩展的机器学习工作。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这本书都将为你提供宝贵的参考和指导。准备好了吗？让我们一起开始这段精彩的旅程吧！

非专业也能懂！图解AI 机器学习不仅仅是编程，也不只是专业人士的专属。这本《机器学习图解》让我这个非专业人士也能轻松了解机器学习的奥秘，探索旋律、图片和故事背后的逻辑。对于不懂代码的人来说，机器学习可能看起来很复杂。但其实，代码只是一系列逻辑和步骤的集合，是人与机器交流的一种方式。在《机器学习图解》中，作者将编程过程分解成几个简单的步骤，通过有趣的插图进行讲解，让每个人都能理解机器学习算法。机器学习是人工智能的一部分，机器做决策基于数据，而人做决策基于经验，两者有异曲同工之妙。当机器通过学习形成自己的研究领域时，就进入了深度学习，如图像识别、文本生成、下围棋或自动驾驶汽车等。这本书还介绍了机器学习的三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。通过这些不同的学习模式和算法，机器可以进行绘画、音乐创作，甚至是写诗。这本书的作者是曾在大公司担任设计师的工程师，他写的内容通俗易懂，非常适合初学者阅读。即使是非科班出身的读者，也能从书中学习到机器学习和深度学习的内容，构建人工智能的相关概念，为日后的深入学习打下基础。

人工智能与机器学习的5个关键区别今天我们来聊聊人工智能（AI）和机器学习（ML）之间的区别，这两个领域经常被一起提及，但实际上它们有着不同的定义和应用场景。 𐟔 定义上的差异人工智能是一种模拟人类智能的技术，旨在创建能够执行特定任务的计算机系统。而机器学习是AI的一个子领域，它利用统计学和概率论的方法，让计算机系统能够从数据中自动学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。 𐟓ˆ 数据需求 AI需要大量数据来训练模型，这些数据需要带有标签（即输入和输出数据），以便机器学习算法从中学习模式和规律。相比之下，ML通常不需要大量的带标签数据，它可以通过无监督学习从大量未标记的数据中学习模式和规律。 𐟛 ️ 训练方式 AI的训练通常需要大量计算资源和专业领域知识，以便正确地设置和调整模型参数。相比之下，ML的训练过程相对自动化，它通过算法自动调整模型参数以最小化错误率，而无需过多的手动调整。 𐟌 应用场景 AI被广泛应用于各种任务，如自然语言处理、计算机视觉等。而ML在许多领域都有应用，包括但不限于预测性维护、生产优化等。虽然AI和ML经常被一起提及，但它们之间存在着明显的区别。希望这些信息对你有所帮助！

62页PDF带你玩转机器学习十大核心算法 𐟤–机器学习在日常生活中的应用越来越广泛，作为人工智能的基础之一，它的十大经典算法有哪些呢？今天我们用62页PDF详细讲解这10种核心算法。线性回归 𐟓ˆ 线性回归是最基础的回归分析方法，通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合直线。逻辑回归 𐟎€𛨾‘回归是一种广义的线性回归模型，用于解决二分类问题。决策树 𐟌𓊥†𓧭–树是一种监督学习方法，通过一系列条件判断来分类或预测。朴素贝叶斯 𐟧 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，适用于数据集具有强独立性假设的情况。 K-均值 𐟎芋-均值是一种无监督学习方法，通过迭代将数据集划分为K个聚类。支持向量机（SVM）𐟛᯸ 支持向量机是一种监督学习方法，通过找到最佳超平面来分类或回归。最近邻算法（KNN）𐟑劦œ€近邻算法是一种基于实例的学习方法，通过找到最近邻来分类或预测。随机森林 𐟌𒊩š机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来提高预测准确性。降维 𐟓‰ 降维是一种预处理方法，通过减少数据的维度来简化问题。人工神经网络（ANN）𐟧 人工神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的网络模型，适用于复杂模式识别和预测问题。四大学习方式 𐟓š 监督式学习：通过已知标签的数据来训练模型。非监督式学习：通过无标签的数据来发现数据中的结构。半监督式学习：结合监督和非监督学习的方法。强化学习：通过试错和奖励来学习最优策略。通过这62页PDF的详细讲解，你可以轻松掌握机器学习的十大核心算法，深入了解它们的应用场景和原理。

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