利用python sklearn进行机器学习
2023-04-06 08:41:19 6.07MB 机器学习 python 监督学习 代码
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ml-in-action:出版书籍《机器学习入门到实践——MATLAB实践应用》一书中的实例程序。涉及监督学习,非监督学习和强化学习。(本书的代码“ MATLAB中的机器学习简介与操作” ”)
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【单峰子集分离的迭代算法】 概念:
2021-10-16 15:59:30 5.59MB 非监督学习 机器学习 模式识别 哈工大
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领域:异常检测,深度学习 方法:非监督对抗学习 场景:硬盘故障检测 网络结构:基于LSTM自编码器与生成式对抗网络相结合 数据集:BackBlaze 采用非监督对抗学习的好处,由于训练阶段未用到异常样本(即正样本),模型不受样本不均衡的影响,很好的避免了由于训练样本不均衡导致的过拟合问题。 已有研究大都使用5 天以内的短期序列数据进行学习和检测,不能很好的学习到自我监测分析报告数据长期稳定的变化趋势,使得模型不具有鲁棒性。同时结合14年提出的生成式对抗网络。故提出了基于LSTM的自编码器与生成式对抗网络相结合的网络结构,采用对抗训练方法,使模型学习正常样本在样本空间和潜在空间两个....
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利用K均值聚类算法对灰度图像进行聚类,四维数组存储和运算数据,运行时间慢
2021-05-22 17:07:22 217KB 模式识别 非监督学习 K均值聚类 python
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