聚类熵

案例系列：营销模型_客户细分_无监督聚类

案例系列：营销模型_客户细分_无监督聚类importnumpyasnp#线性代数库importpandasaspd#数据处理库，CSV文件的输入输出（例如pd.read_csv）/kaggle/input
愤斗的橘子·2023-12-22 11:13

时序图聚类关联算法

时序图聚类关联算法Atimeresolvedclusteringmethodrevealinglongtermstructuresandtheirshort-terminternaldynamics一种揭示长期结构及其短期内动力学的时间分辨聚类方法
Ricardo1998·2023-12-22 11:11

SQL---数据抽样

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-22 11:01

NLP论文阅读记录 - | 使用GPT对大型文档集合进行抽象总结

2.3最先进的抽象摘要器三.本文方法3.1查询支持3.2文档聚类3.3主题句提取3.4语义分块3.5GPT零样本总结四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果五总结前言
yuyuyu_xxx·2023-12-22 08:19

python中的r2评分为负值_解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中，loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数。经过排查，交叉熵不是有个负对数吗，当网络输出的概率是0-1时，正数。可当网络输出大于1的数，就有可能变成负数。
weixin_39648492·2023-12-22 08:17

联邦学习（pytorch）的损失值为负值解决办法

:在定义的模型里把self.softmax=nn.Softmax(dim=1)改成self.softmax=nn.LogSoftmax(dim=1)在代码里如下：修改后的执行结果如下：方法二：因为交叉熵有个负对数
沉睡中的主角·2023-12-22 08:15

【Python百宝箱】数据科学的黄金三角：数据挖掘和聚类

数据之舞：Python数据科学库横扫全场前言在当今数据驱动的时代，Python成为数据科学家和分析师的首选工具之一。本文将介绍一系列强大的Python库，涵盖了数据处理、可视化、机器学习和自然语言处理等领域。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学从业者，这些工具都能助你在数据探索和建模中事半功倍。欢迎订阅专栏：Python库百宝箱：解锁编程的神奇世界文章目录数据之舞：Python数据科学库横扫全场前
friklogff·2023-12-22 08:42

SQL---Zeppeline前驱记录与后驱记录查询

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-22 07:17

人工智能与数学、数学家

例如，机器学习算法中的回归、分类和聚类等方法都依赖于数学中的统计学、线性代数和优化等理论。深度学习算法中的神经网络结构和训练方法也依赖于数学中的微积分和线性代数等理论。
人机与认知实验室·2023-12-22 06:24

深度学习中聚类的“类”指的是什么

在深度学习中的聚类中，“类”指的是数据点的一个集合，这些数据点根据某种相似性标准被归为同一组。在聚类的上下文中，这些类通常被称为“簇”（clusters）。
稻壳特筑·2023-12-22 04:00

图神经网络自监督学习工具箱 - PGCL（二）

PrototypicalGraphContrastiveLearning核心要点文章旨在解决现有图神经网络依赖标注数据，而图对学习方法采用均匀采样负样本的方式导致负样本可能存在与正样本具有相同语义信息的问题，提出PGCL方法，利用聚类的方法寻找样本的聚类中心
processor4d·2023-12-22 04:47

Google Map MarkerCluster 点聚合使用简介

npminstall@googlemaps/markerclusterer2.在应用中添加标记聚类器import{MarkerClusterer}from"@googlemaps/markerclusterer
momo577·2023-12-22 01:54

关联规则+聚类分析+分类算法(数据挖掘)

3.关联规则经典案例:尿布与啤酒的故事；基本概念:设I={i1,i2,....im}是项(Item)的集合。D是事务(transaction)的集合(事务数据库)。事务T是项的集合，且对每个事务具有唯一的标识:事务号，记作TID;设A是I中的一个项集，如果A属于T,那么事务T包含A;关联规则:关联规则是形如A->B的逻辑蕴含式，其中A,B都不为空，且A⸦I，B⸦I，并且AandB=NUll。支持度
ros275229·2023-12-21 23:58

【毕业设计】协同过滤商品推荐系统 - python 深度学习

文章目录0前言1简介2常见推荐算法2.1协同过滤2.2分解矩阵2.3聚类2.4深度学习3协同过滤原理4系统设计4.1示例代码(py)5系统展示5.1系统界面5.2推荐效果6最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章
caxiou·2023-12-21 23:28

大创项目推荐 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax
laafeer·2023-12-21 21:51

机器学习 | 聚类Clustering 算法

什么是聚类呢？
西皮呦·2023-12-21 21:18

大数据HCIE成神之路之数据预处理（3）——数值离散化

数值离散化1.1无监督连续变量的离散化–聚类划分1.1.1实验任务1.1.1.1实验背景1.1.1.2实验目标1.1.1.3实验数据解析1.1.2实验思路1.1.3实验操作步骤1.1.4结果验证1.2无监督连续变量的离散化
邵奈一·2023-12-21 21:15

机器学习 | K-means聚类

K-means聚类基本思想图中的数据可以分成三个分开的点集(称为族)，一个能够分出这些点集的算法，就被称为聚类算法算法概述K-means算法是一种无监督学习方法，是最普及的聚类算法，算法使用个没有标签的数据集
小小程序○·2023-12-21 19:32

机器学习 | PCA 主成分分析 (Principal Ccnt Analysis)

就需要自己去想，根据经验判断，就是回归；长大了，老师不见了，就需要自己去想，无监督学习~没有人告诉你是对是错了，只能靠自己的观察，收集信息，分门别类，就是聚类；事情越来越多，就需要断舍离，复杂问题简单化
西皮呦·2023-12-21 19:01

手写算法系列（Python实现）

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、K-Means二、pass总结前言锻炼自己实现算法的能力，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、K-MeansK-Means算法'''K-means算法是一种常用的无监督聚类算法
LotusQ·2023-12-21 17:51

数据可视化---直方图

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数据科学知识库·2023-12-21 16:44

随机森林1（了解整体知识架构）

很多人学习或者了解随机森林时，查到的资料都是先讲熵，再讲决策树，然后再讲随机森林，前面坚持不下来或者一个地方没理解透彻，导致后面理解不透彻，而且公式讲解不够清晰，例子不够详细，很难让小白彻底搞清楚到底是怎么回事
-麦_子-·2023-12-21 16:40

02.取细胞子集后的Seurat标准流程（简洁版）

在项目取子集后，需要对所取细胞子集进行重新聚类分群，这里提供简洁的流程代码。
科研小徐·2023-12-21 07:29

PySpark中DataFrame的join操作

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数据科学知识库·2023-12-21 07:26

AI无监督深度学习

SOM是一种无监督神经网络，它通过降低输入的维度来创建输入数据集的聚类。SOM在很多方面与传统的人工神经网
人工智能小豪·2023-12-21 07:36

今天你抵抗熵增了吗？

今天和大家聊一个概念，叫做熵增，它也是热力学第二定律，简单点讲，熵增就是一个自发的由有序向无序发展的过程。在热力学上的定义：熵增加，系统的总能量不变，但其中可用部分减少。
伊姿Natasha·2023-12-21 06:55

高校/企业如何去做数据挖掘呢？

1、做好商业理解这个商业理解就是要把业务问题转换成数据挖掘问题,目前数据挖掘的理论概念中,一般都包括分类,聚类,回归,关联规则这几类,这需要对这几类方法有一定的理解,才能有效地
泰迪智能科技·2023-12-21 06:49

时间序列预测 — BiLSTM实现多变量多步光伏预测(Tensorflow)

importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2#sampen库用于计算样本熵
几度春风里·2023-12-21 06:59

时间序列预测 — VMD-LSTM实现单变量多步光伏预测(Tensorflow)：单变量转为多变量

importtimeimportdatetimeimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsampenimportsampen2#sampen库用于计算样本熵fromvm
几度春风里·2023-12-21 06:29

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

1.原型聚类原型聚类也称为“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering)，此类算法假设聚类结构能通过一组原型刻画。
三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

聚类算法及可视化方法的实践与探索

簇内平方和表示数据点到其簇内质心的距离的平方和，公式如下：其中，是k簇数，ni是第i个簇的样本数，xij是第i个簇中的第j个样本。import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn.datasets import make_blobs# 生成模拟数据X, _ = make_blobs(n_sam
观北海·2023-12-21 03:22

《斯坦福数据挖掘》八大算法+

文章目录介绍：八大算法+TF.IDF相似项发现PageRank链路分析聚类（层次聚类+K-means聚类）层次聚类K-means聚类完美匹配社交网络挖掘介绍：八大算法+课程：《大数据技术概论》教材：《斯坦福数据挖掘
inch-whf·2023-12-21 02:05

Seurat用自定义的 cell type 做差异表达

通常情况下，按照Seurat的流程，对于研究单细胞数据差异表达会用“聚类”的结果，再利用FindMarkers函数找到不同类别的差异表达基因。
Janine_1991·2023-12-21 01:19

WGAN-GP解读分析

目录0.摘要1.基础知识1.1信息量1.2熵1.3相对熵1.4交叉熵1.5JS散度1.6其它相关概念2.WGAN理论分析2.1WGAN的改变2.2原始GAN中存在的问题2.2.3第一种生成器损失函数2.2.4
Annual Mercury·2023-12-21 01:34

今日读书心得——关于“知行合一”和“自由意志”的个人化理解

这部电影和诺兰以前的电影一样，都是有点烧脑，剧情中的基本设定是关于“逆转时间”，来自于“熵”的逆转。剧情很有看头，不过我更感兴趣的剧情部分是关于人类的“自由意志”的。。。
阿柒的IT人生·2023-12-21 01:29

决策树原理及实现(Decision Tree)

首先要了解熵(Entropy)的概念。在热力学中，熵被用于表示系统的混乱程度；而在信息论中，熵用于表示信息量的大小。在一个有
d518a9b6ae51·2023-12-20 21:38

MNIST手写数字识别——simple model Y = XW + b

文章目录数据处理MINIST手写数字数据集简单介绍一下数据集将数据集转化为csv文件简单的手写数字识别模型加载数据集定义模型和超参数前向传播sigmoid激活函数softmax函数交叉熵损失函数反向传播梯度下降法链式法则
涵涵不是憨憨~·2023-12-20 18:30

2022-03-15慎独

别忘了，即便在没有人的情况下，我依旧在塑造自己，上午马上就要过去了，值得庆幸的是我没有撸、没有继续做那些不尊重自己的事情，一个人独处、打扫、整理、健身、运动、学习一定是不会错的，只有这些正面的东西、对抗熵增才会使自己感到美好
泓畯·2023-12-20 18:47

【手撕算法系列】k-means

k-meansk-means算法介绍k-means算法介绍K-means算法是一种用于聚类的迭代算法，它将数据集划分为K个簇，其中每个数据点属于与其最近的簇的中心。
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-20 17:57

《点云处理》 点云聚类

前言1.欧式聚类2.DBSCANDBSCAN姜小明DBSCAN2姜小明Git3.KMeans聚类github上有C++实现的fastkmeans，还未测试效果。
Meditation-·2023-12-20 15:38

《逆熵增成长之路》 知识管理篇

一、为什么要知识管理1、知识碎片化，不成体系2、须鲸式学习，内容庞杂3、知识体系：将我们平时看到的书或者公众号文章里的相关内容纳入进来，为我所用；有助于记忆；多建立联系，区别于资料收集和整理二、如何建立知识体系1、“加减乘除等”方法：累加，精简，排列组合，压缩，迁移应用。2、知识卡片：建立写作素材，把知识点结构化；每一张卡片都像一张压缩的主题文章，可以把知识点关联的很全面，相对于知识树，他是另一种
grape_1f39·2023-12-20 10:01

熵增世界里的断舍离和非连续性增长

案例研读的确是一种学习的好方式，这周的两个案例，作者研读的本意是解释商业中的如何做“断舍离”，但万变不离其宗，我在这两个案例中依旧能看到了这个世界的基本规律：熵增，和非连续性。
ermus·2023-12-20 09:52

无监督学习 聚类

无监督学习在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签y，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面主要的无监督学习方法聚类(Clustering)降维(DimensionalityReduction
小小程序○·2023-12-20 06:10

湖南科技大学计算智能课设（三）基于传递闭包的模糊聚类

基于传递闭包的模糊聚类写在前面这篇文章是课设的相关记录，有些地方可能会写的不对，欢迎大家指正。
枍飏·2023-12-20 03:53

终身学习的新算法 摘要

因为熵定律。熵定律就是自然规律各种物质都是要越来越趋近混乱无序，最后沉寂。我们所做的就是学习，让我们的思想有序，以抵抗自然趋势。2.终身学习学什么？
顽皮的毛毛虫·2023-12-20 02:24

数据可视化---离群值展示

内容导航类别内容导航机器学习机器学习算法应用场景与评价指标机器学习算法—分类机器学习算法—回归机器学习算法—聚类机器学习算法—异常检测机器学习算法—时间序列数据可视化数据可视化—折线图数据可视化—箱线图数据可视化
数据科学知识库·2023-12-20 02:29

Linux中命令添加-r的作用

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数据科学知识库·2023-12-20 02:28

深度学习中的KL散度

1KL散度概述KL散度（Kullback-LeiblerDivergence），也称为相对熵，是信息论中的一个概念，用于衡量两个概率分布间的差异。
智慧医疗探索者·2023-12-20 01:54

逆熵增成长之路--阅读篇

《逆熵增成长之路》的第三章阅读篇，我将用4F复盘法，回顾所学，谈谈自己的所思、所感、所悟以及在未来所用。
甜柠檬_3eed·2023-12-20 00:55

数据分析--清洗分类

之前没有记录的习惯，那就从现在开始记录吧~~进入正题：缺失值：粗糙数据中由于缺少信息而造成的数据的聚类、分组
黏小莲·2023-12-19 23:40
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