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1)  unsupervised-learning algorithm
非监督学习算法
2)  Supervised learning algorithm
监督学习算法
3)  Hebbina supervised learning algorithm
Hebbina监督学习算法
1.
Neural network variable-pitch control based on Hebbina supervised learning algorithm;
基于Hebbina监督学习算法的神经网络变距控制
4)  unsupervised learning
非监督学习
1.
Accelerating the Training of Feedforward Neural Networks Using Improving Unsupervised Learning Principle;
用改进的非监督学习方法加速前馈神经网络的训练
2.
Image object′s semantic hierarchy and its unsupervised learning algrithm
图像目标语义层级结构及其非监督学习算法
3.
Experiments show that these unsupervised learning methods had different characters in classifying land use/cover of remote sensing.
结果表明三种非监督学习方法在进行遥感土地利用/覆盖分类过程中,在分类性能上有显著差异。
5)  non_monitor algorithm
非监督算法
6)  supervised learning
监督学习
1.
Land evaluation based on agglomerative hierarchical cluster algorithm combining with supervised learning algorithm;
融合监督学习与凝聚层次聚类的土地评价方法
2.
Aimed at the problem of electroencephalography(EEG) pattern recognition in brain computer interfaces(BCIs),a classification method based on probabilistic neural network(PNN) with supervised learning was presented.
针对脑机接口(BCI)研究中脑电信号(EEG)的模式识别问题,提出了一种基于有监督学习的概率神经网络(PNN)的分类方法。
3.
The learning of connectionism,which consists mainly of supervised learning,intensive learning and unsupervised learning,is modelled after the learning of human beings.
其学习是对人类学习的模拟,主要有监督学习、强化学习和无监督学习三种。
补充资料:无监督学习
分子式:
CAS号:

性质:在模式识别或自动分类中,所给的学习样本不带有类别的信息,而是根据随机变量本身统计特征来进行分类的算法,称为无监督学习或无监督分析(unsupervised analysis)。聚类分析就是一种无监督分析。

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条