摘要：聚类(Clustering)是无监督学习（unsupervisied learning），即不需要标签。 聚类是按照某个指标(如样本间的距离)把一个整个数据集分割成不同的类或簇（cluster），使类内元素的相似性尽可能大，类间元素的相似性尽可能地小。 简单来说，聚类使同一类的数据尽可能聚集到一起， 阅读全文

摘要：支持向量机(SVM)本身是针对二分类问题提出的，而SVR（支持向量回归）是SVM（支持向量机）中的一个重要的应用分支。SVR回归与SVM分类的区别在于，SVR的样本点最终只有一类，它所寻求的最优超平面不是SVM那样使两类或多类样本点分的“最开”，而是使所有的样本点离着超平面的总偏差最小。 SVM是要 阅读全文

摘要：这篇帖子将记录一些前沿机器学习研究方向，并随着作者的了解，及时添加更新内容。 一、计算机视觉（CV） 图像去雨去雾去噪 暗光图像增强 图像高分辨率成像 图像生成 视频理解 目标检测 行人重识别 二、自然语言处理（NLP） 机器翻译 语音识别 推荐系统 三、强化学习（RL） 多智能体强化学习（MARL 阅读全文