在传统的监督学习中,学习器通过对大量有标记的(labeled)训练例进行学习,从而建立模型用于预测未见示例的标记。
2019-12-21 21:23:39 269KB 半监督学习
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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。
2019-12-21 19:53:01 190KB 机器学习 聚类算法 无监督学习
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斯坦福大学Andrew Ng教授的PPT,内容涉及机器学习,特征表述,稀疏,无监督学习等;
2019-12-21 19:31:28 2.94MB 特征表述 机器学习 无监督学习
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风控相关,主要针对反欺诈的内容,涵盖了datavisor的多项技术。做风控的同好可以下来学下
2019-12-21 18:52:08 1.97MB 风控 反欺诈 datavisor
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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。
2019-12-21 18:50:30 203KB 机器学习 聚类算法 无监督学习
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