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深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
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- 亚远景-AI 快速入门与ML-SPICE标准引入课程
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本课程为AI快速入门与ML-SPICE标准引入,用1天时间深度解锁汽车行业「ML-SPICE标准框架+工具链+合规要求」三位一体落地路径,助您跨越从理论认知到产线部署的鸿沟。课程内容:模块1:AI战略与基础1.AI驱动的商业价值机器学习在汽车/制造行业的核心应用场景企业AI转型的3大关键成功要素2.ML机器学习基础核心概念:监督学习/无监督学习/强化学习模型架构概览:CNN、Transformer
- 【机器学习基础】机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)
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机器学习入门核心算法:K-近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)一、算法逻辑1.1基本概念1.2关键要素距离度量K值选择二、算法原理与数学推导2.1分类任务2.2回归任务2.3时间复杂度分析三、模型评估3.1评估指标3.2交叉验证调参四、应用案例4.1手写数字识别4.2推荐系统五、经典面试题问题1:KNN的主要优缺点?问题2:如何处理高维数据?问题3:KNN与K-Means的区别
- NLP学习路线(自用)
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自然语言处理学习人工智能
NLP学习路线规划(从基础到科研)你的目标是申请NUSNLP方向的PhD,所以NLP学习路线不仅要涵盖基础知识,还要逐步深入到前沿技术、论文阅读、实验复现和科研能力提升。这里我给你一个完整的学习路径,帮助你高效构建NLP知识体系,并逐步积累科研能力。学习路线总览阶段1(基础)-计算机科学&机器学习基础阶段2(核心)-传统NLP技术&深度学习NLP阶段3(进阶)-Transformer&预训练模型(
- NLP学习路线图(八):常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树
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引言:当机器学习遇见自然语言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能皇冠上的明珠,正在深刻改变人机交互的方式。从智能客服到机器翻译,从情感分析到文本生成,NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。本文将深入剖析机器学习核心算法,揭示这些"传统"方法在NLP领域的独特价值,为开发者构建完整的AI知识体系提供关键路径。第一部分机器学习基础与核心算法1
- 机器学习--特征工程具体案例
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一、数据集介绍sklearn库中的玩具数据集,葡萄酒数据集。在前两次发布的内容《机器学习基础中》有介绍。1.1葡萄酒列标签名:wine.feature_names结果:['alcohol','malic_acid','ash','alcalinity_of_ash','magnesium','total_phenols','flavanoids','nonflavanoid_phenols','p
- 26备战秋招day17——机器学习基础
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机器学习入门指南:常见算法详解与代码实现机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(AI)的一个重要分支,旨在通过数据驱动的方法让计算机系统自动学习和改进。对于刚接触机器学习的朋友来说,了解各种算法的基本原理及其实现方法至关重要。本篇文章将通俗易懂地介绍几种常见的机器学习算法,解释其背后的数学原理,并提供简单的代码示例,帮助你更好地理解这些算法的工作机制。目录什么是机器学习?监督学
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在机器学习领域,掌握基础概念是理解复杂模型和应用场景的关键。本文将以简洁的方式介绍机器学习的核心概念,帮助读者快速构建知识框架。一、数据集的划分:训练集、验证集与测试集1.训练集(TrainingSet)用途:用于模型训练,通过调整模型参数学习数据规律特点:通常占数据总量的60-70%示例:用历史房价数据训练模型预测未来价格2.验证集(ValidationSet)核心作用:模型调优与超参数选择应用
- 【机器学习基础】鸢尾花的分类 - 机器学习领域的Hello World
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机器学习基础机器学习分类人工智能
1项目简介【背景】假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据:花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米。她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于setosa、versicolor或virginica三个品种之一。对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种。【目标】构建一个机器学习模型,可以从上述已知品
- 机器学习基础算法11-鸢尾花数据集分析-PCA主成分分析与logistic回归(管道分析)
qq_42749341
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目录数据集介绍PCA主成分分析1.基本原理2.代码实现逻辑回归-管道-Pipeline代码模型泛化能力分析数据集介绍鸢尾花数据集有三个类别,每个类别有50个样本。其中一个类别与另外两个线性可分,另外两个不能线性可分。PCA主成分分析1.基本原理在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为
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- 机器学习实操 第一部分 机器学习基础 第5章 支持向量机(SVM)
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人工智能机器学习支持向量机人工智能
机器学习实操第一部分机器学习基础第5章支持向量机(SVM)内容概要第5章深入介绍了支持向量机(SVM),这是一种功能强大且应用广泛的机器学习模型。SVM适用于线性或非线性分类、回归以及noveltydetection。本章详细讲解了SVM的核心概念、训练方法以及在不同任务中的应用。通过理论和实践相结合的方式,读者将掌握如何使用SVM解决实际问题。主要内容线性SVM分类硬间隔分类:在数据线性可分的情
- 深度学习-学习笔记 DAY-1 (机器学习基础-案例学习)
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深度学习
本系列的学习笔记基础为李宏毅老师的《深度学习教程》,希望可以和大家一起共攀深度学习的大山,本教程干货满满,希望和我一起探索深度学习的宝子们收藏起来吧!!!案例:以视频的点击次数预测为例介绍下机器学习的运作过程。假设有人想要通过视频平台赚钱,他会在意频道有没有流量,这样他才会知道他的获利。假设后台可以看到很多相关的信息,比如:每天点赞的人数、订阅人数、观看次数。根据一个频道过往所有的信息可以预测明天
- 机器学习基础理论 - 偏差 vs 方差,欠拟合 vs 过拟合
yousuotu
面试题机器学习人工智能
定义记在训练集D上学得的模型为f(x;D)模型的期望预测为$$\hat{f}(x)=E_D[f(x;D)]$$偏差(Bias)$$bias^2(x)=(\hat{f}(x)-y)^2$$偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力;方差(Variance)$$var(x)=E_D[(f(x;D)-\hat{f}(x))^2]$$方差度量了同样大小的训练集的变动所
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几个定义:混淆矩阵TP:TruePositives,表示实际为正例且被分类器判定为正例的样本数FP:FalsePositives,表示实际为负例且被分类器判定为正例的样本数FN:FalseNegatives,表示实际为正例但被分类器判定为负例的样本数TN:TrueNegatives,表示实际为负例且被分类器判定为负例的样本数一个小技巧,第一个字母表示划分正确与否,T表示判定正确(判定正确),F表示
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- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解监督学习之模型评估:掌握评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术
猿享天开
人工智能数学基础专讲人工智能机器学习深度学习
深入详解监督学习之模型评估在监督学习中,模型评估是衡量模型性能的关键步骤。有效的模型评估不仅能帮助我们理解模型在训练数据上的表现,更重要的是评估其在未见数据上的泛化能力。本文将深入探讨监督学习中的模型评估方法,重点介绍评估指标(准确率、精确率、召回率、F1分数等)和交叉验证技术,并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用这些概念。目录模型评估的重要性评估指标详解准确率(Accuracy)精确率(Pre
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1、考试时间:2024/6/122、考试形式:闭卷3、考试科目:机器学习基础(老师:XuXinShun)一、名词解释1、聚类2、集成学习3、回归4、维度灾难5、主动学习二、简答题1、非参数估计相比参数估计有什么优点。说出两种非参数估计的方法,并解释他们的基本思想。2、梯度下降法的过程,并解释为什么每一步目标函数的值每次都是降低3、解释什么是过拟合,并给出解决过拟合的几种方法4、简述决策树算法的过程
- 山东大学软件学院2023-2024二学期机器学习基础考试题回忆版
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一名词解释聚类集成学习回归维度灾难主动学习二简答题1非参数估计比着有参数估计的优点?阐述两个非参数估计的基本思想2阐述梯度下降的主要过程?证明为什么梯度下降每次目标函数值都会减小3什么是过拟合?有什么减少过拟合的方法?4阐述决策树的基本思想,说明ID3的实现过程三综合分析题1用w和b表示svm的初始式子2从最小化结构风险的角度阐述为什么要最大化margin3写出引入拉格朗日乘子后svm的对偶形式的
- 从基础概念到前沿应用了解机器学习
AI大模型团团
机器学习人工智能aillama线性回归随机森林python
一、机器学习基础概念1.机器学习定义与核心价值机器学习是人工智能的重要分支,通过算法让计算机系统能够从数据中自动学习并改进性能。其核心价值在于:自动化决策:无需显式编程即可完成复杂任务持续进化:随着数据积累不断优化表现模式发现:从海量数据中识别人类难以察觉的规律2.三大学习范式对比学习类型数据需求算法示例典型应用场景监督学习标注数据SVM、随机森林垃圾邮件过滤、房价预测无监督学习无标注数据K-me
- 机器学习KNN算法
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机器学习算法人工智能
K-最近邻算法(KNN)——机器学习基础K-最近邻算法(K-NearestNeighbors,KNN)是一种简单而强大的监督学习算法,可用于分类和回归任务。它的核心思想是:相似的数据点往往具有相似的输出值。1.KNN的核心原理KNN是一种基于实例的学习(Instance-BasedLearning),也称为惰性学习(LazyLearning),因为它不会在训练阶段构建显式模型,而是在预测时直接计算
- 【机器学习】驱动下的AIGC新纪元:智能生成艺术的无限可能
Guiat
科学技术变革创新机器学习AIGC人工智能
个人主页:GUIQU.归属专栏:科学技术变革创新文章目录1.机器学习与AIGC:跨时代的交融1.1机器学习基础概述1.2AIGC崛起的时代背景1.3机器学习赋能AIGC的底层逻辑2.智能生成艺术:文本创作的奇幻之旅2.1诗歌、小说等文学体裁的生成2.2新闻、文案撰写的高效应用2.3对话式文本生成:智能聊天机器人进阶3.视觉盛宴:AIGC驱动下的图像生成3.1从抽象画到写实肖像:风格多样的图像产出3
- 使用Python学习AI的学习攻略
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基于python的AI学习一、夯实基础二、数学基础三、机器学习基础四、深度学习入门五、进阶学习六、学习资源推荐七、实践项目一、夯实基础对于已经掌握Python基础语法的学习者来说,进一步利用Python学习AI需要夯实以下基础:变量和数据类型:包括整数、浮点数、字符串、列表、字典、元组等。条件语句和循环:熟练使用if-else语句和for、while循环。函数:理解函数的定义、调用以及参数传递。面
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http