监督学习是一种机器学习类型，其中模型使用带有已知标签的数据进行训练。训练后的模型可以对新数据进行预测。
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本书介绍机器学习的基础知识以及常见算法，包括监督学习、无监督学习、聚类、决策树、神经网络、支持向量机等，特别是提供了大量的示例和案例分析来说明这些算法的应用。通过本书的学习，读者可以了解到机器学习的概
多示例多标签学习框架是一种针对解决多义性问题而提出的新型机器学习框架,在多示例多标签学习框架中,一个对象是用一组示例集合来表示,并且和一组类别标签相关联。E-MIMLSVM+算法是多示例多标签学习框架
高级人工智能PPT，章节无监督学习，共100多页，需要的自取
该数据集前8行用于描述数据信息，后面的每一行为一个样本，一行有4列，前三列为特征，最后一列为对应数据标签。该数据集可用于监督学习。
日冕物质抛射(CME)是空间灾害天气的重要驱动源,而日冕暗化(dimming)被认为是CME初发的主要表征,对理解和预测CME具有重要作用。基于极紫外成像望远镜(EIT)和大气成像仪(AIA)的观测数
自监督学习是一个很有前途的替代方法，其中开发的代理任务允许模型和代理在没有明确监督的情况下学习，这有助于对感兴趣的任务的下游性能。自监督学习的主要好处之一是提高数据效率:用较少的标记数据或较少的环境步
Chandra系统是一款专为处理大规模监督学习任务而设计的工具，它通过先进的技术和创新性的方法使其在机器学习领域脱颖而出。该系统的设计注重性能和可扩展性，采用了分布式计算架构，能够轻松应对海量数据集。
利用非监督学习改进高光谱图像分类核心思想： 该研究探索了非监督学习在提升高光谱图像分类性能方面的潜力。方法： 特征提取: 使用非监督学习方法从高光谱数据中提取具有代表性的特征，例如聚类或降维
轻轻地是一个用于自我监督学习的计算机视觉框架。 在 ,我们是热情的工程师,他们希望使深度学习更加有效。 我们希望帮助普及使用自我监督的方法来理解和过滤原始图像数据。 我们的解决方案可以在任何数据注释步
针对传统有限混合模型无监督学习算法不能处理参数维数变化的问题,提出了一种基于修正Gibbs 采样的无监督学习算法. 该算法的关键是,在每一次完全采样之后引入分布元的合并和剔除技术,即将利用均值、协方差
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