机器学习-聚类第29页

大数据开发之机器学习总结（一）

大数据开发之机器学习总结1.背景在大数据开发中，数据分析目的一般分为2大类，一个是基于已有数据，提炼出想要的数据汇总信息。一个是基于已有数据使用算法训练出模型，基于模型预测和分析未来的新数据。

闻香识代码·2024-02-05 21:41

机器学习小结

CS229SupervisedLearningLinearRegressionLeastmeansquarerulesLMSLocallyweightedlinearregressionLWRClassificationandlogesticregressionsigmoidfunctionpeceptionlearningalgorithmNewton'smethodGeneralizedLin

andyc_03·2024-02-05 21:36

【240118】浙江理工大学—调剂信息

浙江理工大学学校层级：双非调剂专业：085400电子信息发布时间：2024.1.18发布来源：网络发布背景：主要研究方向:研究原子核结构和变化规律、核能核技术应用(机器学习在物理上的应用)调剂要求：1、

通信考研小马哥·2024-02-05 20:29

机器学习本科课程大作业多元时间序列预测

1.问题描述1.1阐述问题对某电力部门的二氧化碳排放量进行回归预测，有如下要求数据时间跨度从1973年1月到2021年12月，按月份记录。数据集包括“煤电”，“天然气”，“馏分燃料”等共9个指标的数据（其中早期的部分指标notavailable）要求预测从2022年1月开始的半年时间的以下各个部分的排放量二氧化碳的排放情况具体分为九项指标：CoalElectricPowerSectorCO2Emi

11egativ1ty·2024-02-05 20:18

如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析？

常规的文本相似度计算有TF-IDF，Simhash、编辑距离等方式，但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算，并不能结合语义分析，而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力，效果也不一定能达到我们满意的状态

小小晓晓阳·2024-02-05 20:06

R语言量化投资（1）

做跨学科的事情，你要了解项目管理的方法，产品设计的逻辑，数知识，机器学习知识，结合业务

Liam_ml·2024-02-05 20:41

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（五）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十二章：使用TensorFlow进行自定义模型和训练到目前为止，我们只使用了TensorFlow的高级API，Keras，但它已经让我们走得很远：我们构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络，Wide&Deep网络，自正则化网络，

绝不原创的飞龙·2024-02-05 20:21

深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率

体验地址文章目录前言引言内存计算体系结构深度神经网络（DNN）随机梯度的优化算法二值化神经网络（BNN）BNN架构基于sram的内存计算系统中各列偏移的硬件补偿,归一化系统演示总结引言深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎

雪碧有白泡泡·2024-02-05 19:02

机器学习基础——matplotlib.pyplot和seaborn的使用

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp第一步生成数据集x=np.linspace(-3,3,50)#平均采样,[-3,3]采样50个x.shape(50,)y1=2*x+1y1.shape(50,)y2=x**2y2array([9.00000000e+00,8.28029988e+00,7.59058726e+00,6.93086214e+00,6

小螳螂·2024-02-05 19:04

想成为机器学习信息工厂，企业需要从精益制造学到这六个精髓

根据调研机构ForresterResearch公司最近发布的一份调查报告，机器学习(ML)对于企业的业务获得成功至关重要。

鹤子青云上·2024-02-05 19:52

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2020-02-21)

深度图映射：通过神经网络视角观察图;建筑特征的机器学习和城市指标的幂律恢复;非线性网络动态与共识-分歧的分叉;特征值问题迭代方法的Entrywise收敛;基于连续影响的社会网络社团划分;公路交通电气化的经济活力和基础设施要求

ComplexLY·2024-02-05 19:30

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第三课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(3)21.

普修罗双战士·2024-02-05 19:14

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第四课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏文章目录初识人工智能(

普修罗双战士·2024-02-05 19:14

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第二课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏文章目录初识人工智能(机器学习)一、机器学习(2)11.什么是特征选择和特征提取？

普修罗双战士·2024-02-05 19:44

初识人工智能，一文读懂机器学习之逻辑回归知识文集(5)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-02-05 19:43

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第一课

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-02-05 19:43

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第六课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一机器学习专栏人工智能专业知识学习二机器学习专栏人工智能专业知识学习三机器学习专栏人工智能专业知识学习四机器学习专栏人工智能专业知识学习五机器学习专栏人工智能专业知识学习六机器学习专栏文章目录初识人

普修罗双战士·2024-02-05 19:41

ML：2-2-3 多分类问题multicalss

文章目录1.多分类问题的定义2.softmax3.神经网络的softmax输出【吴恩达机器学习65-67】1.多分类问题的定义classification问题可能的output大于2种。

skylar0·2024-02-05 18:34

【电子书+代码】Sklearn,Keras与Tensorflow机器学习实用指南

我们都知道：Scikit-Learn，Keras，Tensorflow是机器学习工具链的重要组成部分。

Wang_AI·2024-02-05 18:33

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（九）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0附录A：机器学习项目清单此清单可以指导您完成机器学习项目

绝不原创的飞龙·2024-02-05 18:03

从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！

翻译|AI科技大本营（ID：rgznai100）参与|SuiSui继推出2017年机器学习开源项目Top30榜单后，MybridgeAI又推出了一个Python开源项目Top30榜单，包括开源Python

AI论道·2024-02-05 17:32

【学习笔记】斯坦福大学公开课（机器学习）之指数分布族

可以写出下式形式的分布，都属于指数分布族:p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))(1)其中η称为自然参数（naturalparameter），T(y)称为充分统计量（通常情况下T(y)=y）,a(η)称为日志配分函数(logpartitionfunction)。e−a(η)是归一化常数（normalizationconstant），这个常数的作用是让p(y;η)中y的和为1。T,a

好奇的大白·2024-02-05 16:43

机器学习 --- 指数族分布

一、背景二、高斯分布的指数族形式三、对数配分函数与充分统计量的关系三、极大似然估计与充分统计量四、最大熵角度总结最后数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！建模指导，比赛协助，有问必答，欢迎打扰

建模君Assistance·2024-02-05 16:42

机器学习之指数分布

指数分布：指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。如果一个随机变量X的概率密度函数满足以下形式，就称X服从参数λ的指数分布，记作X~E(λ)或X~Exp（λ）。指数分布只有一个指数参数，且λ>0，λ表示单位时间发生该事件的次数。f(x)={λe−λex>00其他f(x)=\begin{cases}\lambdae^{-\lambdae}\quadx>0\\\\0\quad其他\end{ca

WEL测试·2024-02-05 16:41

企业级大数据平台应用场景介绍

从业务的角度看，企业级大数据平台功能可细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。

明月说数据·2024-02-05 16:10

大数据企业应用场景分析

目录一、企业分析1.1企业领域维度分析1.2技术服务型维度分析1.3细分领域维度分析二、大数据应用场景2.1数据分析2.2智能推荐2.3产品/流程优化2.4异常监测2.5智能管理2.6人工智能和机器学习三

i7杨·2024-02-05 16:35

Emotion Cause Extraction on Social Media without Human Annotation

早期研究要么采用基于规则的方法，要么采用需要大量特定领域标注数据的有监督机器学习方法。前者抽取性能受限，后者受制于有标注的数据量不足，且很难迁移到其他领域。

iKang_dlut·2024-02-05 15:20

室内定位系列

室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列

_49_·2024-02-05 15:04

论文阅读-CARD：一种针对复制元数据服务器集群的拥塞感知请求调度方案

ACongestion-AwareRequestDispatchingSchemeforReplicatedMetadataServerCluster摘要复制元数据服务器集群（RMSC）在分布式文件系统中非常高效，同时面对数据驱动的场景（例如，大规模分布式机器学习任务

向来痴_·2024-02-05 14:54

机器学习 | 掌握逻辑回归在实践中的应用

目录初识逻辑回归逻辑回归实操分类评估方法初识逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。

亦世凡华、·2024-02-05 14:51

计算机毕业设计hadoop+spark+hive小说数据分析可视化大屏小说推荐系统小说爬虫小说大数据机器学习知识图谱小说网站大数据毕业设计

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；6.使用Flask+echarts构建可视化大

计算机毕业设计大神·2024-02-05 14:48

机器学习（学习笔记）——监督学习和无监督学习

前言机器学习可以分为两大类：监督学习和无监督学习。今天介绍机器监督学习和无监督学习。

KW.KW·2024-02-05 14:03

第七章朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等.一.概率1.定义概率是反映随机事件出现的可能性大小.随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件.例如：（1）抛一枚硬币，可能正面朝上，可能反面朝上，这是随

颜大哦·2024-02-05 14:32

第八章聚类

一.概述聚类（cluster）与分类（class）问题不同，聚类是属于无监督学习模型，而分类属于有监督学习。聚类使用一些算法把样本分为N个群落，群落内部相似度较高，群落之间相似度较低。

颜大哦·2024-02-05 14:32

Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程

在数据分析、机器学习、科学计算等领域有着广泛的应用。例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等

Python编程开发·2024-02-05 14:31

机器学习中的有监督学习和无监督学习

有监督学习简单来说，就是人教会计算机学会做一件事。给算法一个数据集，其中数据集中包含了正确答案，根据这个数据集，可以对额外的数据希望得到一个正确判断（详见下面的例子）回归问题例如现在有一个房价数据集，记录了不同面积的房子的实际卖价，现在用图表表示数据集，横轴表示房子面积，纵轴表示房子的卖价，图画出来后，可以用一个直线或者曲线去拟合（至于选择直线还是曲线，要看具体的衡量标准），然后现在有一个需求，就

debugBiubiubiu2000·2024-02-05 14:58

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。小鱼：…别闹，我怎么可能骗你呢。小屌丝：你上次说的去泡澡小鱼：嗯，然后呢。小屌丝：然后咱俩去的是啥地方小鱼：…嗯…这个…是泡澡的地方啊小屌丝：你可拉倒吧。小鱼：那我问你，咱俩去没去泡澡。小屌丝：去了啊。小鱼：那咱俩泡澡的地方有

Carl_奕然·2024-02-05 13:16

机器学习7-K-近邻算法(K-NN)

K-NearestNeighbors（K-近邻算法，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。KNN的核心思想是基于距离度量，在特征空间中找到最近的K个样本，然后使用它们的标签进行决策。以下是KNN的基本概念和工作原理：工作原理：距离度量KNN使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算样本之间的距离。选择K值选择一个合适的K值，表示在决策时考虑的最近邻居的数量。投票决策对于分类问题，

dracularking·2024-02-05 13:44

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。

北堂飘霜·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程实验5 贝叶斯分类

实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容：使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐述三个算法在肿瘤预测中的表现对比1.读取数据集importpandasasp

11egativ1ty·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程实验6 聚类实验

第一题：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标

11egativ1ty·2024-02-05 13:43

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型（一）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels

代码骑士·2024-02-05 13:12

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一

theskylife·2024-02-05 13:05

数据库笔记——分析总结聚集索引、非聚集索引和覆盖索引

一、首先深入浅出理解索引结构来自聚集索引和非聚集索引实际上我们可以将索引理解为一种目录，索引可分为聚类索引和非聚类索引。我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。

学习BigData·2024-02-05 13:29

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用

代码骑士·2024-02-05 13:59

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管IBM的DeepBlue超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，但直到最近计算机才能可靠地执行看似微不足道的任务，比如在图片中检测小狗或识别口语。为什么这些任务对我

绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54

向量数据库Milvas

Milvus是在2019年创建的，其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。

hzhj·2024-02-05 13:51

相似度计算

衡量相同维度的不同向量之间的距离称之为两向量的相似度，其计算方法具体可查看这里参考文献：机器学习中的数学——距离定义：基础知识_知识距离定义-CSDN博客

hzhj·2024-02-05 13:49

2024美赛E题成品论文30页+完整数据集+配套代码+答疑

本研究基于机器学习方法，构建了社区抗灾能力预测模型，以评估社区在灾害事件中的表现。首先，我们采用梯度提升树模型对社区基础设施、气象条件等多方面因素进行分析，以量化社区抗灾能力。

2023数学建模国赛比赛资料分享·2024-02-05 13:17

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种

bj_yoga·2024-02-05 12:59

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