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有监督的机器学习任务中的目标变量可以是特定对象的数组吗？

在有监督的机器学习任务中，目标变量通常是一个特定对象的单个值，而不是一个数组。目标变量是我们希望模型能够预测或分类的变量。它可以是连续值（回归问题）或离散值（分类问题）。

对于回归问题，目标变量通常是一个连续的数值，例如预测房屋价格或预测销售额。在这种情况下，我们使用回归算法来建立模型。

对于分类问题，目标变量通常是一组离散的类别，例如预测电子邮件是否为垃圾邮件或预测图像中的物体类别。在这种情况下，我们使用分类算法来建立模型。

虽然目标变量通常不是特定对象的数组，但我们可以通过对目标变量进行编码来处理多类别分类问题。例如，使用独热编码（One-Hot Encoding）将多个类别编码为二进制向量。

腾讯云提供了一系列与机器学习相关的产品和服务，包括腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云自然语言处理（https://cloud.tencent.com/product/nlp）、腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/tii）等。这些产品和服务可以帮助开发者在云计算环境中进行机器学习任务的开发和部署。

相关搜索:PHP对象的属性可以是数组吗？如果是这样的话，我该如何从对象中添加呢？以jsonb数组中的特定对象为目标使用splice()，我们可以从包含许多json对象的数组中删除特定的元素，而不使用findIndex()方法吗？变量的类型可以是C++中的对象吗？可以在Parse中创建特定对象的数组吗？在对象数组中查找特定变量的最大值如何为有监督的机器学习项目构建目标变量如何从有监督的多标签机器学习模型中获得“无标签”？如何在android中没有JSON对象值的情况下获取JSON数组值？有可能吗？如何在java中按日期对数据进行排序，然后将数据存储到对象数组或包含对象数组的列表中。有什么线索吗？

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在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法：监督学习(Supervised learning)、非监督学习(Unsupervised learning)、半监督学习...非监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类。半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。...一、监督学习 1、监督式学习（Supervised learning），是一个机器学习中的方法，可以由训练资料中学到或建立一个模式（ learning model），并依此模式推测新的实例。...函数的输出可以是一个连续的值（称为回归分析），或是预测一个分类标签（称作分类）。 2、一个监督式学习者的任务在观察完一些训练范例（输入和预期输出）后，去预测这个函数对任何可能出现的输入的值的输出。...3、监督式学习有两种形态的模型。最一般的，监督式学习产生一个全域模型，会将输入物件对应到预期输出。而另一种，则是将这种对应实作在一个区域模型。（如案例推论及最近邻居法）。

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无监督机器学习中，最常见的聚类算法有哪些？

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机器学习从零基础开始【第一节】

这意味着机器学习所关注的任务提供了一个基本的操作定义，而不是用认知术语来定义该领域。这遵循了艾伦·图灵在他的论文“计算机与智能”中提出的“机器能思考吗？”这个问题。...这些分析模型允许研究人员、数据科学家、工程师和分析师通过学习数据集（输入）中的历史关系和趋势，“产生可靠、可重复的决策和结果”并发现“隐藏的见解”。假设您决定查看该假期的优惠。...当您查看特定酒店时，在酒店描述下方有一个标题为“您可能也喜欢这些酒店”的部分。这是机器学习的一个常见用例，称为“推荐引擎”。...，“这个人会喜欢这部电影吗？” 此类问题是机器学习的极好目标，事实上，机器学习已被应用于此类问题并取得了巨大成功。...该原理有一个特殊情况，称为转导，其中整个问题实例集在学习时都是已知的，只是缺少部分目标。

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终于有人把任务T、性能P和经验E讲明白了

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1.3 任务根据学习的任务模式 (训练数据是否有标签)，机器学习可分为四大类：有监督学习 (有标签) 无监督学习 (无标签) 半监督学习 (有部分标签) 增强学习 (有评级标签) 深度学习只是一种方法...这种学习方法类似学生通过研究问题和参考答案来学习，在掌握问题和答案之间的对应关系后，学生可自己给出相似新问题的答案了。在有监督学习中，数据 = (特征，标签)，而其主要任务是分类和回归。...) 的包，更精确的说，它里面有六个任务模块和一个数据引入模块：有监督学习的分类任务有监督学习的回归任务无监督学习的聚类任务无监督学习的降维任务数据预处理任务模型选择任务数据引入本节就来看看...一致性所有对象的接口一致且简单，在「估计器」中创建：model = Constructor(hyperparam) 拟参：有监督学习 - model.fit(X_train, y_train) 无监督学习...---- 结合本帖讲的总结一套机器学习的初级框架：确定任务：是「有监督」的分类或回归？还是「无监督」的聚类或降维？确定好后基本就能知道用 Sklearn 里哪些模型了。

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·深度学习简介

本质上，深度学习是机器学习系列的一部分，它基于学习数据表征，而不是特定于任务的算法。深度学习实际上与认知神经科学家在90年代早期提出的关于大脑发育的一系列理论密切相关。...输出值可以是怎样的？它可以是连续的（例如，价格），二进制的（是或否）或分类（猫，狗，驼鹿，刺猬，树懒等）。如果它是分类的，你想要记住你的输出值不仅仅是一个变量，而是几个输出变量。...这类似于你通过眼睛看到的信息被过滤后理解，而不是直接进入大脑。深度学习模型可以是有监督的，半监督的和无监督的。有监督的学习你对心理学感兴趣吗？...我们称之为从例子中学习。简而言之，有监督的机器学习是学习一个函数的任务，该函数基于示例输入-输出对，将输入映射到输出。它适用于由训练样例组成的标记训练数据。...半监督学习与监督学习的作用相同，但它能够利用有标记和未标记的数据进行训练。在半监督学习中，你经常会查看大量未标记的数据和一些标记数据。

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给初学者讲的机器学习

多亏了推荐系统（也是一种ML算法），它知道我们最感兴趣的物品。机器学习方法的类型有两种主要的机器学习方法：有监督的和无监督的。有监督学习我们的目标是预测与每个输入变量相关的一些输出变量。...这是人类通过提供标签来“监督”学习算法的部分。机器学习模型将检查输入变量X和目标变量y之间的关系。我们的目标是学习某种函数，可以将输入变量X（特征）中的每一行映射到目标变量y中的一个标签。...学习该函数后，我们可以给程序一组不同的X来预测y。这里有几个初学者友好的（有监督的）机器学习算法示例：线性回归、k近邻、决策树等。这些算法可以是回归或分类。...这就是为什么我们经常发现YouTube推荐的视频很符合我们的口味。我们在监督学习中讨论的所有事情也适用于无监督学习，除了无监督学习问题通常没有目标变量。...一些初学者友好的（无监督的）机器学习算法示例有k-means聚类、主成分分析等。面向初学者的高级机器学习工作流下面概述了高级机器学习工作流，将从定义想要解决的问题开始。 1.我们想解决什么问题？

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《Julia 数据科学应用》总结

数据探索：创造性地与数据进行交流，以使我们理解数据集的结构和数据集中变量的用途。这需要大量的可* 视化工作。数据表示：使用正确类型的变量来表示数据，并开发出能有效捕获数据中的信息的特征。...降维后的数据集会占用更少的存储空间，并节约其他资源，这也是一个额外的收获。数据降维有两种主要方法：仅使用特征（无监督）的方法，以及使用特征和目标变量组合的方法（监督式）。...6．对于任何问题都可以进行 KFCV 吗？给出一个例子来支持你的答案。无监督式机器学习 ---- 无监督式学习是一种没有目标变量的数据分析过程。...监督式机器学习 ---- 监督式学习包括分类和回归方法，是应用最广泛的数据科学方法，因为多数有价值的成果都来自于这种方法。现在有多种监督式学习方法。...联系可以是数据点之间、特征之间、类别之间或任何其他数据之间的内容。图可以是有向的，也可以是无向的，分别对应于节点之间的联系是单向的还是双向的。

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SciPyCon 2018 sklearn 教程（上）

我们今天将讨论两种机器学习：监督学习和无监督学习。监督学习：分类和回归在监督学习中，我们有一个数据集，由输入特征和所需输出组成的，例如垃圾邮件/非垃圾邮件示例。...模型的学习使预测模型拟合训练集，我们使用测试集来评估其泛化表现。无监督学习在无监督学习中，没有与数据相关的期望输出。相反，我们有兴趣从给定的数据中提取某种形式的知识或模型。...从某种意义上说，你可以将无监督学习视为从数据本身发现标签的一种手段。无监督学习通常难以理解和评估。无监督学习包括降维，聚类和密度估计之类的任务。...SciPy 稀疏数组我们不会在本教程中大量使用它们，但稀疏矩阵在某些情况下非常好用。在一些机器学习任务中，尤其是与文本分析相关的任务，数据可能大多为零。...（与监督学习相反，如之前的分类和回归示例，无监督算法不需要或考虑目标变量）。

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AI和机器学习的A～Z：综合术语表

- Alan Turing AI是计算机科学的一个子集，旨在构建能够执行类似人类任务的机器：决策，对象分类和检测，语音识别和翻译。人工智能和机器学习是相关的。但是，ML是AI的子集，反之亦然。...Classification （分类）在机器学习和统计中，分类是一种监督学习算法技术，允许机器将类别分配给数据点（将数据分类到给定数量的类中）。...强化算法未给出明确的目标; 相反，他们被迫通过反复试验来学习这些最佳目标。 RL，我们有一个代理人在一个能够采取行动的环境中移动（比如在特定方向上移动）。该代理可以是算法，人或对象。...该操作对来自环境的输入生效。只有在代理经过几次迭代后，我们才能知道它与实现最终目标的距离有多远。在监督学习方面，输入和输出从一开始就已经很好地定义了。...Supervised learning （监督学习） ? 深度学习可以是监督，半监督或无监督。监督学习算法分析训练数据并产生推断函数，该函数可用于映射新示例。 T Tensorflow ?

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【译文】统计建模的24种应用(上)

参数方法假定基本平稳随机过程有一个特定的结构，这种结构使用少量的参数就可以被描述。(例如，使用一个自回归移动平均模型) 在这些方法中，任务就是评估那些描述随机过程的模型参数。...那些幸存者中死亡或失败的比例是多少?死亡或失败的多层原因能够被充分考虑吗?特定情况或特性下，如何提高或降低生存的概率?...10、聚类聚类分析或聚类是将一组对象分组，分组的方式是使同一组对象(称之为簇)的相似度更高于其他组的对象.数据挖掘是探索性数据挖掘的主要任务，也是一种常用的统计数据分析技术，在许多领域都有应用，包括机器学习...11、监督分类监督分类，也被称为监督学习，是从带标签的训练数据集中推导出一个函数的机器学习任务.训练数据集包括一组训练样本。...在监督学习中，每一个样本都包含一对一个输入对象（通常是一个向量）和一个期望的输出值（也称为标签，类或类别）。有监督学习算法分析训练数据，并产生一个推断的函数，它可以用于映射新的例子。

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2020 年了，深度学习接下来到底该怎么走？

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2018年十大深度学习热门论文整理出炉了！值得一看！

我们把那些顺着数据流图计算（从输入到输出）“流动”的值称为张量，这是一个N阶的数组，它的基础数据类型可以是一开始就指定好的，也可以是一开始推理的结果。...深度监督学习（包括反向传播算法历史）、无监督学习、强化学习、进化策略等是本文的主要关注对象。文中部分缩略词表： ? PDF：arxiv.org/pdf/1404.7828.pdf 5....对于这种情况，人和动物一般会结合学习和有层次的感觉处理系统找出解决方案，但过去的强化学习算法智能应对全部可观测的、低维的特定任务，而无法扩展到未知的、高维的任务中。...然而现有标记的视频行为数据集可能没有特定的复杂行为的时序动态，但是我们仍对传统benchmark进行了提升。第二，我们研究了一个从图像到语义的端对端可训练的映射。...作者：Alec R., Luke M. & Soumith C. (2015) 引用次数：1054 摘要近年来，监督学习式的卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，但相比之下，无监督学习的

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非常详细的sklearn介绍

任务根据学习的任务模式 (训练数据是否有标签)，机器学习可分为四大类：有监督学习 (有标签) 无监督学习 (无标签) 半监督学习 (有部分标签) 增强学习 (有评级标签)...这种学习方法类似学生通过研究问题和参考答案来学习，在掌握问题和答案之间的对应关系后，学生可自己给出相似新问题的答案了。在有监督学习中，数据 = (特征，标签)，而其主要任务是分类和回归。...---- 如要了解更多机器学习的细节，请参考本帖次条的〖机器学习帖子汇总〗，里面是我写的所有关于「有监督学习」的内容。...就是处理机器学习 (有监督学习和无监督学习) 的包，更精确的说，它里面有六个任务模块和一个数据引入模块：有监督学习的分类任务有监督学习的回归任务无监督学习的聚类任务无监督学习的降维任务...---- 结合本帖讲的总结一套机器学习的初级框架：确定任务：是「有监督」的分类或回归？还是「无监督」的聚类或降维？确定好后基本就能知道用 Sklearn 里哪些模型了。

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图灵奖得主Yann LeCun：AI要获得常识，自监督学习是那把钥匙

由目前的监督学习再往前发展遇到了瓶颈，如何在标记数据不充分的情况下学习新技能，还能完成多项任务？现实世界中，我们又不可能标记所有的东西，而且有些任务标记数据不充分，比如训练资源匮乏的语言翻译系统。...无监督学习是一个定义不清且具有误导性的术语，它指的是学习根本不需要任何监督。事实上，自监督学习并不是无监督的，因为它使用的反馈信号远远多于标准的有监督学习和强化学习的方法。...自监督方法的统一观点有一种方法是可以在基于能量的模型(EBM)的统一框架内考虑 SSL。EBM是一个可训练的系统，给定两个输入，x 和 y，告诉我们它们之间是多么不兼容。...例如，x 可以是一个短视频片段，y 可以是另一个视频片段。机器会告诉我们 y 在多大程度上是 x 的好延续，为了表示 x 和 y 之间的不兼容性，机器产生一个单一的数字，称为能量。...这将确保网络将产生几乎相同的表示(或嵌入)的对象，无论该对象的特定视图是什么。 ? 联合嵌入结构。

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Yann LeCun最新文章：自监督学习的统一框架，人类婴儿般学习

、未标记的公共 Instagram 图片中学习，并且从这些信息中能够识别和分类照片中的主要对象，准确率达到84.2% ，比现有的自监督系统高出一个百分点。...我们也将列出一些有前途的新方向，包括：在存在不确定性的情况下，基于能量的预测模型、联合嵌入方法、人工智能系统中用于自监督学习和推理的隐变量体系结构等。...能量模型是这样一个可训练系统：给定两个输入，x 和 y，告诉我们它们之间是多么不兼容。例如，x 是一个短视频片段，y 可以是另一个视频片段，机器会告诉我们 y 在多大程度上是 x 的好延续。...举例来说，x 可以是一张汽车的照片，y 可以是同一辆汽车在一天中不同时间或不同视角位置拍摄的照片。联合嵌入，孪生神经网络一个特别适合这样做的深度学习架构，是所谓的孪生神经网络或联合嵌入架构。...这也是为什么我们致力于与更广泛的人工智能社区合作，来实现我们的目标，希望有一天，能够制造出具有人类智能水平的机器。

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