内容概要：本文详细介绍了利用无监督学习方法进行绝缘子缺陷检测的技术实现。首先，文章解释了数据集的结构特点，即训练集中仅有正常样本，而测试集则混合了正常和缺陷样本。接着，作者展示了如何构建卷积自编码器（CAE），并通过马赛克增强等技术提高模型的泛化能力。此外，文中还讨论了如何通过计算重建误差来检测异常，并给出了具体的检测流程和实验结果。最后，文章提到了一些改进方向，如引入注意力机制和域适应方法。 适合人群：对无监督学习、深度学习以及电力系统巡检感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于电力系统的自动化巡检任务，旨在提高绝缘子缺陷检测的效率和准确性，减少人工干预的需求。 其他说明：该方法能够在没有标注数据的情况下实现较高的检测精度，特别适合于缺陷样本稀缺的实际应用场景。同时，代码已在GitHub上开源，方便研究者和开发者进一步探索和改进。

内容概要 《机器学习（西瓜书）实用联系题》是与经典教材《机器学习》（周志华著，俗称“西瓜书”）配套的练习资料。它围绕西瓜书中各章节的核心知识点，精心设计了一系列实用的练习题。这些题目涵盖了机器学习的基础理论、算法原理、模型构建与评估等多个方面，旨在帮助读者巩固理论知识，提升实践能力。通过解答这些练习题，读者可以深入理解机器学习算法的细节，掌握如何将理论应用于实际问题的解决过程中，从而更好地应对机器学习领域的各种挑战。 实用人群 机器学习初学者：对于刚刚接触机器学习领域的学生、自学者等，这些练习题可以帮助他们系统地学习和掌握基础知识，逐步建立起对机器学习算法和概念的理解，为后续深入学习打下坚实基础。 高校教师与学生：教师可以将其作为教学辅助材料，用于布置作业、组织课堂讨论等，帮助学生更好地消化课堂知识；学生则可以通过练习题检验自己的学习效果，加深对课程内容的理解和记忆，提高学习效率。

监督学习-线性模型-2. 岭回归&Lasso回归

内容概要：该资源介绍了使用机器学习方法对毒蘑菇进行分类的实现。主要包含了逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林、决策树和人工神经网络等六种监督学习模型的应用。 适用人群：对机器学习和分类算法感兴趣的学习者、数据科学家、机器学习工程师等。 使用场景及目标：本资源可用于学习如何使用不同的监督学习模型对毒蘑菇进行分类，帮助用户理解各种模型的原理和应用场景，并能够根据实际需求选择合适的模型进行分类任务。 其他说明：资源中提供了详细的代码示例和实验结果，以及对比不同模型在毒蘑菇分类任务上的性能评估，帮助用户深入理解各个模型的优缺点和适用范围。

半监督学习机制下的说话人辨认算法 半监督学习在入侵检测系统中的应用 半监督学习综述 基于半监督学习的眉毛图像分割方法 基于半监督学习的网络流量分类 基于核策略的半监督学习方法 一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法 有关半监督学习的问题及研究

提出一种改进决策1-SVM方法(1-DISVM)，并由此构建了基于单类样本训练的1-DISVM多分类模型。1-DISVM是1-SVM方法的改进，通过对决策算法的修正，解决了1-SVM分类精度低的不足，并将其应用于直升机减速器故障识别中。结果表明该方法能够在训练样本数量少、不准确的情况下，自动排除错误样本的干扰，获得很好的分类结果，且具有无监督学习、分类精度高、易于扩展和代价小等优点。

利用python sklearn进行机器学习

空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气，私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理，提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下，市场涌现出很多微型监测仪器，但由于自身内部的传感器精准度不够，存在数据偏差的问题.为了解决这一问题，本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型结合半监督学习方法，达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析，该方法达到了一定的效果.

压缩包中包含算法的Python实现代码、测试数据集及运行结果，可供感兴趣的同学参考。因为现在的实现并不能对所有的数据集都得到良好的效果，所以如果哪位同学有更好的想法，希望能不吝赐教。