数据监督学习

有监督相似性学习：基于相似问题数据的对称关系学习

然而，这也是一个关键的优势：它允许使用标记数据去自定义被分类的关系，没有监督就会陷入任何无监督算法恢复的默认关系中。用于对称分类的孪生网络 Quora和StackExchange数据集根据两个问题是否重复进行标记，这种关系既可交换也可传递的...

小白学数据：教你用Python实现简单监督学习算法

监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。这篇监督学习教程适用于刚入门机器学习的小白。当然了，如果你已经熟练掌握监督学习，...

ICLR和CVPR双料大作：谷歌自监督学习框架，夺榜多个异常检测数据集

反而，通过自监督学习包括旋转预测（rotation prediction）和对比学习（contrastive learning）从无标记数据中学习视觉特征表示，将单类分类器与深度表示学习的成功结合起来，在异常数据检测上取得了长足的进展。深度单类分类（Deep One-...

TF之AE：AE实现TF自带数据集AE的encoder之后decoder之前的非监督学习分类

输出结果代码设计import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#Import MNIST datafrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist=input_data.read_data_sets("/niu/mnist_data/",one_...

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