【回答问题】ChatGPT上线了！比较流行的无监督学习模型

无监督学习是机器学习的一种方法，其中算法没有被给予任何人为的目标或标签。相反，它使用数据本身来发现数据之间的关系，并尝试将数据分成不同的组。这种方法通常用于发现数据中隐藏的结构或模式。与监督学习不同，非监督学习不需要人为标记的正确答案来训练模型，因此它通常被用于聚类（clustering）或降维（dimensionality reduction）任务。 下面给出一些示例与实现方法： K-Means Hierarchical Clustering Expectation Maximizat 0 Comments

无监督学习是机器学习的一种方法，其中算法没有被给予任何人为的目标或标签。相反，它使用数据本身来发现数据之间的关系，并尝试将数据分成不同的组。这种方法通常用于发现数据中隐藏的结构或模式。与监督学习不同，非监督学习不需要人为标记的正确答案来训练模型，因此它通常被用于聚类（clustering）或降维（dimensionality reduction）任务。

下面给出一些示例与实现方法：

K-Means
Hierarchical Clustering
Expectation Maximization (EM)
Self-Organizing Maps (SOM)
Locally Linear Embedding (LLE)
t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-

本文链接：https://my.lmcjl.com/post/18396.html

展开阅读全文

相关文章

4 评论

留下您的评论.