目標檢測演算法無監督

Ⅰ 什麼是有監督學習和無監督學習

監督學習
英漢詞典解釋
監督學習詞性解釋
【計】 supervised learning
supervised learning
supervised learning
監督學習
利用一組已知類別的樣本調整分類器的參數，使其達到所要求性能的過程，也稱為監督訓練或有教師學習。正如人們通過已知病例學習診斷技術那樣，計算機要通過學習才能具有識別各種事物和現象的能力。用來進行學習的材料就是與被識別對象屬於同類的有限數量樣本。監督學習中在給予計算機學習樣本的同時，還告訴計算各個樣本所屬的類別。若所給的學習樣本不帶有類別信息,就是無監督學習。任何一種學習都有一定的目的,對於模式識別來說，就是要通過有限數量樣本的學習，使分類器在對無限多個模式進行分類時所產生的錯誤概率最小。
不同設計方法的分類器有不同的學習演算法。對於貝葉斯分類器來說，就是用學習樣本估計特徵向量的類條件概率密度函數。在已知類條件概率密度函數形式的條件下，用給定的獨立和隨機獲取的樣本集，根據最大似然法或貝葉斯學習估計出類條件概率密度函數的參數。例如，假定模式的特徵向量服從正態分布，樣本的平均特徵向量和樣本協方差矩陣就是正態分布的均值向量和協方差矩陣的最大似然估計。在類條件概率密度函數的形式未知的情況下，有各種非參數方法，用學習樣本對類條件概率密度函數進行估計。在分類決策規則用判別函數表示的一般情況下,可以確定一個學習目標,例如使分類器對所給樣本進行分類的結果盡可能與「教師」所給的類別一致，然後用迭代優化演算法求取判別函數中的參數值。
在無監督學習的情況下，用全部學習樣本可以估計混合概率密度函數，若認為每一模式類的概率密度函數只有一個極大值，則可以根據混合概率密度函數的形狀求出用來把各類分開的分界面。

Ⅱ 目標檢測演算法是什麼

目標檢測演算法是先通過訓練集學習一個分類器，然後在測試圖像中以不同scale的窗口滑動掃描整個圖像；每次掃描做一下分類，判斷一下當前的這個窗口是否為要檢測的目標。檢測演算法的核心是分類，分類的核心一個是用什麼特徵，一個是用哪種分類器。

(2)目標檢測演算法無監督擴展閱讀：

目標檢測演算法可以分為：

1、背景建模法，包含時間平均模型、混合高斯模型、動態紋理背景、PCA模型、時一空聯合分布背景模型

2、點檢測法，包含Moravec檢測器、Harris檢測器 、仿射不變點檢測、S IFT

3、圖像分割法，包含Mean Shift方法 、Graph-cut方法、Active Contours方法

4、聚類分析法，包含支持向量機、神經網路、Adaptive Boosting

5、運動矢量場法，包含基於運動矢量場的方法

Ⅲ 什麼是無監督學習

無監督學習目標

目標是不告訴計算機怎麼做，而是讓它（計算機）學會如何做某事。無監督學習一般有兩種思維方式。第一個思路不是為代理人明確地分類，而是在成功的時候使用某種獎勵制度。應該指出的是，這種培訓通常放在決策的框架內，因為它的目標不是產生分類系統，而是決定最大回報。這個想法是對現實世界的一個很好的概括，而代理可以激勵正確的行為並懲罰其他行為。

第二類無監督學習稱為聚類。這種學習的目的不是最大化效用函數，而是尋找訓練數據中的近似點。聚合常常找到與假設相匹配的很好的視覺分類。例如，基於人口統計的聚集個體可能在一個群體中形成豐富的聚集，以及其他貧困聚集。

Ⅳ 半監督學習和無監督學習的區別

無監督與半監督學習的區別在於一個無教學值，一個有教學值。但是，個人認為他們的區別在於無監督學習一般是採用聚簇等演算法來分類不同樣本。而半監督學習一般是利用教學值與實際輸出值產生的誤差，進行誤差反向傳播修改權值來完成網路修正的。但是無監督學習沒有反向傳播修改權值操作。

無監督學習：訓練樣本的標記信息未知，目標是通過對無標記訓練樣本的學習來揭示數據的內在性質及規律，為進一步的數據分析提供基礎，此類學習任務中研究最多、應用最廣的是"聚類" ，其他無監督演算法還有：密度估計、異常檢測等。
半監督學習：訓練集同時包含有標記樣本數據和未標記樣本數據，不需要人工干預，讓學習器不依賴外界交互、自動地利用未標記樣本來提升學習性能。

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Ⅳ 基於無監督生成模型的圖像異常定位方法研究

摘要 親親，我們目前這邊查詢到的資料是異常檢測，簡單地說就是讓學習到的模型能夠區分開正常樣本和異常樣本。比如在醫學領域，根據CT影像學習的癌症檢測模型也可以說是異常檢測，正常樣本就是正常人地CT影像，異常樣本就是癌症患者的CT影像。再比如在智能監控領域，要求模型能夠檢測高速公路上出現的影響通行的阻擋物，那麼這也是異常檢測。總之，異常檢測就是根據任務的需求定義好正常樣本(比如正常人的CT影響，干凈的路面)，並 在測試階段能夠檢測出異常樣本(可疑的癌症患者，公路上的阻礙物)。

Ⅵ 機器學習非監督機器學習演算法有哪些

非監督機器學習可以分為以下幾類
（1）聚類：聚類學習問題指的是我們想在數據中發現內在的分組，比如以購買行為對顧客進行分組。其又分為K-均值聚類、譜聚類、DBSCAN聚類、模糊聚類、GMM聚類、層次聚類等。
（2）關聯：關聯問題學習問題指的是我們想發現數據的各部分之間的聯系和規則，例如購買X物品的顧客也喜歡購買Y物品。如：Apriori演算法。
非監督學習，該演算法沒有任何目標/結果變數要預測/估計。這個演算法將種群聚類到不同的分組中，例如被廣泛用於將用戶分到不同的用戶組從而對不同的用戶組進行特定的干預。非監督學習的例子有：關聯演算法和k均值演算法。

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Ⅶ 有監督學習和無監督學習演算法怎麼理解

在判斷是有監督學習還是在無監督學習上，我們可以具體是否有監督（supervised），就看輸入數據是否有標簽（label）。輸入數據有標簽，則為有監督學習，沒標簽則為無監督學習。

什麼是學習（learning）？

一個成語就可概括：舉一反三。機器學習的思路有點類似高考一套套做模擬試題，從而熟悉各種題型，能夠面對陌生的問題時算出答案。

簡而言之，機器學習就是看能不能利用一些訓練數據（已經做過的題），使機器能夠利用它們（解題方法）分析未知數據（高考題目），而這種根據類別未知(沒有被標記)的訓練樣本解決模式識別中的各種問題，稱之為無監督學習。

常用的無監督學習演算法主要有三種：聚類、離散點檢測和降維，包括主成分分析方法PCA等，等距映射方法、局部線性嵌入方法、拉普拉斯特徵映射方法、黑塞局部線性嵌入方法和局部切空間排列方法等。

從原理上來說，PCA等數據降維演算法同樣適用於深度學習，但是這些數據降維方法復雜度較高，所以現在深度學習中採用的無監督學習方法通常採用較為簡單的演算法和直觀的評價標准。比如無監督學習中最常用且典型方法聚類。

在無監督學習中，我們需要將一系列無標簽的訓練數據，輸入到一個演算法中，然後我們告訴這個演算法，快去為我們找找這個數據的內在結構給定數據。這時就需要某種演算法幫助我們尋找一種結構。

監督學習（supervised learning），是從給定的有標注的訓練數據集中學習出一個函數（模型參數），當新的數據到來時可以根據這個函數預測結果。 常見任務包括分類與回歸。

無監督學習方法在尋找數據集中的規律性，這種規律性並不一定要達到劃分數據集的目的，也就是說不一定要「分類」。比如，一組顏色各異的積木，它可以按形狀為維度來分類，也可以按顏色為維度來分類。（這一點比監督學習方法的用途要廣。如分析一堆數據的主分量，或分析數據集有什麼特點都可以歸於無監督學習方法的范疇） ，而有監督學習則是通過已經有的有標簽的數據集去訓練得到一個最優模型。

Ⅷ 無監督學習比如簡單的聚類分析真的是「學習」嗎

聚類通過把目標數據放入少數相對同源的組或「類」（cluster）里。分析表達數據，（1）通過一系列的檢測將待測的一組基因的變異標准化，然後成對比較線性協方差。（2）通過把用最緊密關聯的譜來放基因進行樣本聚類，例如用簡單的層級聚類（hierarchicalclustering）方法。這種聚類亦可擴展到每個實驗樣本，利用一組基因總的線性相關進行聚類。（3）多維等級分析（,MDS）是一種在二維Euclidean「距離」中顯示實驗樣本相關的大約程度。（4）K-means方法聚類，通過重復再分配類成員來使「類」內分散度最小化的方法。聚類方法有兩個顯著的局限：首先，要聚類結果要明確就需分離度很好（well-separated）的數據。幾乎所有現存的演算法都是從互相區別的不重疊的類數據中產生同樣的聚類。但是，如果類是擴散且互相滲透，那麼每種演算法的的結果將有點不同。結果，每種演算法界定的邊界不清，每種聚類演算法得到各自的最適結果，每個數據部分將產生單一的信息。為解釋因不同演算法使同樣數據產生不同結果，必須注意判斷不同的方式。對遺傳學家來說，正確解釋來自任一演算法的聚類內容的實際結果是困難的（特別是邊界）。最終，將需要經驗可信度通過序列比較來指導聚類解釋。第二個局限由線性相關產生。上述的所有聚類方法分析的僅是簡單的一對一的關系。因為只是成對的線性比較，大大減少發現表達類型關系的計算量，但忽視了生物系統多因素和非線性的特點。從統計學的觀點看，聚類分析是通過數據建模簡化數據的一種方法。傳統的統計聚類分析方法包括系統聚類法、分解法、加入法、動態聚類法、有序樣品聚類、有重疊聚類和模糊聚類等。採用k-均值、k-中心點等演算法的聚類分析工具已被加入到許多著名的統計分析軟體包中，如SPSS、SAS等。從機器學習的角度講，簇相當於隱藏模式。聚類是搜索簇的無監督學習過程。與分類不同，無監督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例，需要由聚類學習演算法自動確定標記，而分類學習的實例或數據對象有類別標記。聚類是觀察式學習，而不是示例式的學習。從實際應用的角度看，聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。就數據挖掘功能而言，聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況，觀察每一簇數據的特徵，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。聚類分析還可以作為其他數據挖掘任務（如分類、關聯規則）的預處理步驟。數據挖掘領域主要研究面向大型資料庫、數據倉庫的高效實用的聚類分析演算法。聚類分析是數據挖掘中的一個很活躍的研究領域，並提出了許多聚類演算法。這些演算法可以被分為劃分方法、層次方法、基於密度方法、基於網格方法和基於模型方法。1劃分方法(PAM:PArtitioningmethod)首先創建k個劃分，k為要創建的劃分個數；然後利用一個循環定位技術通過將對象從一個劃分移到另一個劃分來幫助改善劃分質量。典型的劃分方法包括：k-means,k-medoids,CLARA(ClusteringLARgeApplication),CLARANS().FCM2層次方法(hierarchicalmethod)創建一個層次以分解給定的數據集。該方法可以分為自上而下（分解）和自下而上（合並）兩種操作方式。為彌補分解與合並的不足，層次合並經常要與其它聚類方法相結合，如循環定位。典型的這類方法包括：第一個是;BIRCH()方法，它首先利用樹的結構對對象集進行劃分；然後再利用其它聚類方法對這些聚類進行優化。第二個是CURE()方法，它利用固定數目代表對象來表示相應聚類；然後對各聚類按照指定量（向聚類中心）進行收縮。第三個是ROCK方法，它利用聚類間的連接進行聚類合並。最後一個CHEMALOEN，它則是在層次聚類時構造動態模型。3基於密度方法，根據密度完成對象的聚類。它根據對象周圍的密度（如DBSCAN）不斷增長聚類。典型的基於密度方法包括：DBSCAN(Densit-):該演算法通過不斷生長足夠高密度區域來進行聚類；它能從含有雜訊的空間資料庫中發現任意形狀的聚類。此方法將一個聚類定義為一組「密度連接」的點集。OPTICS():並不明確產生一個聚類，而是為自動交互的聚類分析計算出一個增強聚類順序。。4基於網格方法，首先將對象空間劃分為有限個單元以構成網格結構；然後利用網格結構完成聚類。STING(STatisticalINformationGrid)就是一個利用網格單元保存的統計信息進行基於網格聚類的方法。CLIQUE(ClusteringInQUEst)和Wave-Cluster則是一個將基於網格與基於密度相結合的方法。5基於模型方法，它假設每個聚類的模型並發現適合相應模型的數據。典型的基於模型方法包括：統計方法COBWEB:是一個常用的且簡單的增量式概念聚類方法。它的輸入對象是採用符號量（屬性-值）對來加以描述的。採用分類樹的形式來創建一個層次聚類。CLASSIT是COBWEB的另一個版本.。它可以對連續取值屬性進行增量式聚類。它為每個結點中的每個屬性保存相應的連續正態分布（均值與方差）；並利用一個改進的分類能力描述方法，即不象COBWEB那樣計算離散屬性（取值）和而是對連續屬性求積分。但是CLASSIT方法也存在與COBWEB類似的問題。因此它們都不適合對大資料庫進行聚類處理.

Ⅸ yolo演算法是什麼

Yolo是一種目標檢測演算法。

目標檢測的任務是從圖片中找出物體並給出其類別和位置，對於單張圖片，輸出為圖片中包含的N個物體的每個物體的中心位置（x,y)、寬（w)、高（h)以及其類別。

Yolo的預測基於整個圖片，一次性輸出所有檢測到的目標信號，包括其類別和位置。Yolo首先將圖片分割為sxs個相同大小的grid。

介紹

Yolo只要求grid中識別的物體的中心必須在這個grid內（具體來說，若某個目標的中心點位於一個grid內，該grid輸出該目標類別的概率為1，所有其他grid對該目標預測概率設置為0)。

實現方法：讓sxs個框每個都預測出B個boungding box，bounding box有5個量，分別為物體的x,y,h,w和預測的置信度；每個grid預測B個bounding box和物體類別，類別使用one-hot表示。

Ⅹ 非監督學習有哪些

在機器學習，無監督學習的問題是，在未加標簽的數據中，試圖找到隱藏的結構。因為提供給學習者的實例是未標記的，因此沒有錯誤或報酬信號來評估潛在的解決方案。這區別於監督學習和強化學習無監督學習。

無監督學習是密切相關的統計數據密度估計的問題。然而無監督學習還包括尋求，總結和解釋數據的主要特點等諸多技術。在無監督學習使用的許多方法是基於用於處理數據的數據挖掘方法。

非監督學習對應的是監督學習。
聚類(例如,混合模型,層次聚類),

隱馬爾可夫模型,

盲目的信號分離使用特徵提取的技術降維(例如,主成分分析,獨立分量分析,非負矩陣分解,奇異值分解)。
在神經網路模型,自組織映射(SOM)和自適應共振理論(藝術)是常用的無監督學習演算法。SOM是一個地形組織附近的位置在地圖上代表輸入有相似屬性。藝術模型允許集群的數量隨問題規模和讓用戶控制之間的相似程度相同的集群成員通過一個用戶定義的常數稱為警戒參數。藝術網路也用於許多模式識別任務,如自動目標識別和地震信號處理。藝術的第一個版本是"ART1",由木匠和Grossberg(1988)。