聚类召回第7页

模糊数学计算机智能,《常用算法之智能计算 (五) 》：模糊计算

原标题：《常用算法之智能计算(五)》：模糊计算人们常用“模糊计算”(FuzzyComputing)笼统地代表诸如模糊系统、模糊语言、模糊推理、模糊逻辑、模糊控制、模糊遗传和模糊聚类等模糊应用领域中所用到的诸多算法及其理论

慕容隽·2024-01-29 06:53

【转】评估分类模型的指标：ROC/AUC

原文：【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要

悦光阴·2024-01-29 05:47

曼昆经济学第二十八章失业

关键概念就业者：有工作的人，或为自己工作的人失业者：包括能够工作且在之前四周内努力找工作但没有找到工作的人，还包括被解雇正在等待重新被召回工作岗位的人劳动力：既包括就业者又包括失业者的工人总数非劳动力：

抟九·2024-01-28 19:44

算法模型之分类模型(无监督学习K-means)

2.无监督学习包含算法1.聚类算法：K-means(K均值聚类)2.降维：PCA3.K-means的原理（K-means的算法步骤）1.首先，随机寻找K个点（这里的K是想要分成的份数）2.第二步，把所有点

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:56

R语言--23

聚类实例step1：计算距离dist(x,method="euclidean")step2:聚类hclust(d,method="complete")step3:cutree函数进行分支>df1#注意输入的数据框的结构

白猫警长ic·2024-01-28 14:22

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

数据派THU·2024-01-28 08:20

CV学习笔记-聚类

图像聚类1.概述1.分类与聚类分类：分类解决的问题是从特定的数据集中挖掘模式，并作出判断的过程。

Moresweet猫甜·2024-01-28 07:23

[笔记]机器学习之机器学习理论及案例分析《二》聚类

#21天学习挑战赛—机器学习#活动地址：CSDN21天学习挑战赛文章目录前言聚类聚类定义什么是簇聚类分类离群点聚类算法实例K-Means算法(k-均值算法)寻找质心最佳位置关于均值关于距离函数维度灾难定义产生的问题解决办法总结前言聚类聚类是在无标记样本的条件下将数据进行分组

二进制怪兽·2024-01-28 07:52

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m

Nie同学·2024-01-28 07:18

无情的我

我在家已经泡了一个多月了，学校没有要召回我的意思，我也没有对学校一丝丝的怀念，哪怕是想念某一个同学。反正回学校了也只是换了一个地方颓废罢了。细细思道：我是一个无情的人吗？

菜框子不服塑料袋子·2024-01-28 07:47

DBSCAN原理

DBSCAN原理1.基本概念2.算法步骤Reference：20分钟学会DBSCANDBSCAN是一种非常著名的基于密度的聚类算法。

泠山·2024-01-28 06:40

数模.聚类模型

一、前言二、K-means聚类算法下面是针对量纲不同进行的操作三、系统聚类spass操作spass操作总结：最好使用系统聚类算法，在论文上写的的内容更加充实，图片也较多四、DBSCAN算法适用于这种比较有规律的

丰海洋·2024-01-28 03:50

[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用

该数据集是由UCI机器学习库提供，并且已经被广泛用于分类和聚类任务，作为基准测试数据集之一。sklearn.datasets.load_wine—sci

老狼IT工作室·2024-01-28 02:10

1、什么是特征工程

你将学习如何:使用互信息确定哪些特征最重要在几个真实世界的问题领域中创造新的特征使用目标编码对高基数分类进行编码使用k-means聚类创建分割特征使用主成分分析将数据集的变化分解为特征动手练习将构建一个完整的笔记本

AI算法蒋同学·2024-01-28 01:39

算法之K-均值法简介

K-均值算法（K-Means）是一种无监督学习的聚类分析方法，用于将数据集中的样本划分成预设数量（K）的簇（cluster），使得每个簇内的数据点彼此相似度较高，而不同簇之间的数据点差异较大。

skyshandianxia·2024-01-28 00:19

2023-10-26

这一次，也许是上天要给予他新的使命，把他早早召回，忽略了对他的公平，但在这片土地上一定会是新的正义。

古月草·2024-01-27 23:22

Java聚类分析

聚类聚类1解决什么问题KMean聚类Kmedoids聚类2java实现计算二维点的聚类案例KMean实现输出K-medoids实现输出聚类1解决什么问题假设二维坐标轴上有一些点，现在让你把这些点分个类。

怎么就重名了·2024-01-27 22:32

人脸识别 FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）

人脸识别FaceNet人脸识别（一种人脸识别与聚类的统一嵌入表示）FaceNet的简介Facenet的实现思路训练部分FaceNet的简介Facenet的实现思路importtorch.nnasnndefconv_bn

郭庆汝·2024-01-27 21:41

学会控制自己的情绪

外加遛娃，真想长72只胳膊，就是这样忙碌的日子，闹心的事情也随之而来，孩他爸周六跟同事聚餐打游戏，早上走了，晚上八点还无音信，我的内心已无法控制，于是打电话召回，得来的却是更让人生气的话，今晚不回来了，

淡然_9012·2024-01-27 20:34

【吴恩达·机器学习】第一章：机器学习绪论：监督学习和非监督学习

文章目录0、声明1、前言：Part1/Week1学习总结2、机器学习绪论2.1：什么是机器学习2.2：监督学习2.2.1：回归2.2.2：分类2.2.3：回归和分类对比：2.3：非监督学习2.3.1:聚类博主简介

是瑶瑶子啦·2024-01-27 20:10

层次聚类、k_means聚类-python源码

聚类就是对大量未知标注的数据集,按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别,使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。

我也想搞机器学习·2024-01-27 16:32

《机器学习》笔记-聚类（9）

写在最前面如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellowetal]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度

EddyLiu2017·2024-01-27 14:04

K-均值聚类算法

什么是K-均值聚类算法K-均值聚类算法是一种常见的聚类算法，用于将一组数据点分为K个不同的簇。

Flying_Fish_roe·2024-01-27 11:43

第十三章半监督学习

目录一、半监督学习简介二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类本章假设给定有标记样本集和未标记样本集，。

lammmya·2024-01-27 10:57

1.19信息学，信息熵（wordle)

所谓均方误差实际上就是方差分析：对单词进行编码后，采用聚类方法，可以将单词难度分为三类或者更多，如困难、一般、简单。然后对每一类的单词可视化分析，并描述数据得出结论。

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:10

并行化K-means聚类算法的实现与分析

并行化K-means聚类算法并行化K-means聚类算法的实现与分析项目背景与意义算法原理与串行实现分析并行化策略与关键细节实验结果与讨论未来改进方向结语并行化K-means聚类算法的实现与分析在大数据时代

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

聚类分析 | 最优K-means聚类算法（Python）

无监督机器学习，特别是聚类(clustering)对各种实际业务分析项目至关重要。但是，部分聚类算法需要设置聚类的数量，这是聚类算法的重要挑战之一。

天天酷科研·2024-01-27 07:21

看书标记【数据科学：R语言实战 1】

看书标记——R语言Chapter1模式的数据挖掘1.1聚类分析1.1.1k-means聚类用法示例1.1.2k-medoids聚类用法示例1.1.3分层聚类用法示例1.1.4期望最大化（EM）用法示例1.1.5

小胡涂记·2024-01-27 07:50

看书标记【R语言数据分析项目精解：理论、方法、实战 6】

项目目标6.1.3项目方案6.2项目技术简介6.2.1变量相关性1.定类变量和定类变量2.定序变量与定类变量3.定距（连续型）变量与定距变量4.定类变量与定序变量6.2.2变量筛选1．基于变量距离的层次聚类

小胡涂记·2024-01-27 07:49

QT+VS实现Kmeans聚类算法

1、Kmeans的定义聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组织的过程，聚类就是一种发现这种内在结构的技术，聚类技术经常被称为无监督学习。

create_right·2024-01-27 06:24

10-【BPGA】的安装和使用

2.安装2.1下载Usearch官网下载后，解压缩后将文件重命名为usearchusearch是一款序列分析工具，其提供的搜索和聚类算法比blast快几个数量级。

lkj666·2024-01-27 05:07

遗传算法（GA）

例如，机器学习、聚类、控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信网络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如TSP、背包问题

基因组分析·2024-01-27 02:26

推荐系统13：经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳

推荐系统在技术实现上一般划分为三个阶段：挖掘、召回、排序。为什么要融合？

勇于自信·2024-01-27 00:44

双重差分法 | 空间DID

KEMOSABE·2024-01-26 22:58

#听后感# #东吴# 《教育维艰》

•游戏带来美感•美感是努力性的活动•美和智商一样不可逾越•美感带来类似宗教的精神力•教育不是训话•父母一言一行才是教育•受体差异，没有标准，不能召回，教育的变量太多•教育有极大的不确定性•教育是世界上最复杂的事情

看麦娘Xanthe·2024-01-26 22:33

Seer*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择

*Stat乳腺癌数据预测模型-Step3特征选择这里特征选择我采用了三种方法，基于方差阈值，主成分分析和ExtraTreesClassifier这三种方法进行特征选择，最后通过比较同一个模型的准确率和召回率来确定最后的一些特征

m0_51876286·2024-01-26 20:15

手把手教你用办公软件Excel做数据分析

而Excel作为最简单的办公软件，功能却不容小觑，同样可以实现分类、聚类、关联和预测来进行数据分析。这些概念听起来比较抽象，其实一点都不难，今日文章直接来一波干货，

卿卿老祖·2024-01-26 19:27

AI模型评估的工业最佳实践

例如，对于分类任务，可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标；对于回归任务，可以使用均方误差（MSE）、平均绝对误

SugarPPig·2024-01-26 17:24

数字信号处理7——点到向量的距离

点到直线的最短距离——直线法四、点到直线最短距离——向量法一、前言其实在工程应用中很多情况下计算点到直线或者点到线段的距离，比如在unity3d游戏软件设计中计算任意形状路径起点和终点连线距离最远的点，比如用于雷达聚类后在多目标跟踪算法中计算哪个

注释远方·2024-01-26 13:54

安装WGCNA的各种方法

JeremyL·2024-01-26 11:16

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

大数据看2020年国家社科基金状况

1机构统计2关键词统计（tf-idf提取词）3主题聚类4机构-

文献计量·2024-01-26 09:17

聚类(Clustering)

图上的数据看起来可以分成两个分开的点集（称为簇），一个能够找到我圈出的这些点集的算法，就被称为聚类算法。问题：聚类算法一般用来做什么呢？比如市

清☆茶·2024-01-26 06:10

第二章多变量线性回归

在机器学习中，多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时，需要注意一些问题。首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。

清☆茶·2024-01-26 06:09

第四篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：机器学习

传奇开心短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文短博文目录一、项目目标二、OpenCV机器学习介绍三、OpenCV支持向量机示例代码四、OpenCV支持向量机示例代码扩展五、OpenCVK均值聚类示例代码六

传奇开心果编程·2024-01-26 06:02

隔离在办公室的日记03，隔离也是一种修行

今天是被隔离的第三天，依然还有些同事在录续被召回，想躲一天是一天的那种侥幸心理，被无情的现实彻底击破，包括孕妇和休假的人都无一例外。

山毛读书·2024-01-26 01:08

无监督学习 - 聚类的潜在语义分析（Latent Semantic Analysis，LSA）

什么是机器学习潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis，LSA）是一种无监督学习方法，用于在文本数据中发现潜在的语义结构。LSA的主要应用之一是进行文本文档的主题建模和信息检索。以下是一个使用Python中的scikit-learn库来实现潜在语义分析（LSA）的简单教程。步骤1:导入库importnumpyasnpfromsklearn.feature_extraction.t

草明·2024-01-25 21:23

NTP时间同步协议

在广域网上提供几十毫秒精度冗余服务器和多种网络路径保证了可靠性工程算法用于减少抖动，缓解多个源和避免不正确操作的服务器HowNTPworks多个服务器/对等体提供冗余和多样性时钟滤波器从八个时钟偏移样本的窗口中选择最佳交叉和聚类算法选择同伴的最佳子集并丢弃异常值组合算法计算偏移

乐十九·2024-01-25 19:44

6.PR-AUC机器学习模型性能的常用的评估指标

PR-AUCPR-AUC，即精确率-召回率曲线下的面积，是一种用于评估分类模型性能的指标。

Algorithm_Engineer_·2024-01-25 17:09

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