聚类熵

2020-12-06-《心流》-序一 自造内心秩序之途

阅读：《心流》-序一自造内心秩序之途—郑也夫介绍本书三个核心词：1）幸福2）最优体验——心流3）精神熵熵——无序的度量，一切自发的物理过程，都是熵增加的过程负熵——从无序走向有序的趋势精神熵——资讯对人们意识中的目标和结构的威胁
小月亮06·2023-12-15 09:02

「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

是基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法，广泛用于文本聚类，文本分析，文本关键词等场景。
Reese小朋友·2023-12-15 09:17

保姆级 Keras 实现 YOLO v3 二

保姆级Keras实现YOLOv3二一.数据准备二.从xml或者json文件中读出标注信息三.K-Means计算anchorbox聚类尺寸读出所有标注框尺寸K-Means聚类四.代码下载上一篇文章中,我们完成了
Mr-MegRob·2023-12-15 08:32

Week8

第8周十三、聚类(Clustering)13.1无监督学习：简介参考视频:13-1-UnsupervisedLearning_Introduction(3min).mkv在这个视频中，我将开始介绍聚类算法
kidling_G·2023-12-15 06:57

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十二讲-因子分析、判别分析（含Matlab代码）

程序4.结果习题10.6（1）1.题目要求2.解题过程——对应分析3.程序4.结果习题10.6（2）1.题目要求2.解题过程——R型因子分析3.程序4.结果习题10.6（3）1.题目要求2.解题过程——聚类分析
zhushatong·2023-12-15 03:00

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十一讲-因子分析、聚类与主成分（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第十一讲-因子分析、聚类与主成分（含Matlab代码）基本概念聚类分析Q型聚类分析R型聚类分析主成分分析因子分析习题10.11.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题
zhushatong·2023-12-15 03:59

自编码器 AutoEncoder

自动编码器在图像重构、聚类、降维、自然语言翻译等方面应用广泛。1.数据表示数据表示（DataRepresentation）是使用另一种
uodgnez·2023-12-15 00:23

机器学习-聚类问题

前言聚类算法又叫做”无监督分类“，目标是通过对无标记训练样本来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。
懒猫gg·2023-12-14 23:11

数学建模算法

算法部分1.评价类模型2.TOPSIS3.线性规划4.聚类分析5.预测模型6.拉伊达准则(对异常值进行剔除)7.数据拟合8.图论代码练习1.模拟圆周率2.斐波那契数列3.四只鸭子落在一个圆中概率4.方程
`流年づ·2023-12-14 23:02

时序分解 | Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号分解

Matlab实现DBO-VMD基于蜣螂优化算法优化VMD变分模态分解时间序列信号分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.利用蜣螂优化算法优化VMD中的参数k、a，适应度函数可自由选为包络熵、
机器学习之心·2023-12-14 23:26

异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)

异常检测|MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类)目录异常检测|MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN
机器学习之心·2023-12-14 23:15

机器学习---微博聚类案例

1、微博聚类分析要实现广告的精准投放，需要使用聚类找出兴趣一致的用户群体，这样就需要对用户进行聚类找出行为一致的用户，当对所有用户完成聚类之后，再使用关键词分析找出每个聚类群体中的用户的讨论主题，如果主题符合广告内容或者和广告内容相关
30岁老阿姨·2023-12-14 22:40

聚类算法的性能度量

聚类算法的性能度量聚类算法就是根据数据中样本与样本之间的距离或相似度，将样本划分为若干组／类／簇，其划分的原则：簇内样本相似、簇间样本不相似，聚类的结果是产生一个簇的集合。
Gowi_fly·2023-12-14 22:04

论文粗读“Multi-view clustering via deep concept factorization”

etal.Multi-viewclusteringviadeepconceptfactorization[J].Knowledge-BasedSystems,2021,217:106807.摘要翻译最近的研究表明，矩阵分解技术在多视图聚类
掉了西红柿皮_Kee·2023-12-14 20:24

逻辑回归的损失函数和目标函数

损失函数逻辑回归通常使用对数损失函数（LogLoss），也称为逻辑损失或交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）。
NLP_wendi·2023-12-14 18:34

Softmax回归

目录一、Softmax回归关键思想1、回归问题和分类问题的区别2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、交叉熵损失函数二、图像分类数据集1、读取数据集2、读取小批量数据3、整合所有组件三、Softmax
奉系坤阀·2023-12-14 17:07

读书笔记《熵减》

熵，指的是一个封闭的系统的混乱无序的程度，所以熵增定律的意思是一个封闭的系统内部，混乱无序的程度总是在增加的。
XSpectrumX·2023-12-14 15:59

【人工智能Ⅰ】实验8：DBSCAN聚类实验

实验8DBSCAN聚类实验一、实验目的学习DBSCAN算法基本原理，掌握算法针对不同形式数据如何进行模型输入，并结合可视化工具对最终聚类结果开展分析。
MorleyOlsen·2023-12-14 13:56

只能列个计划

1，最近无所事事时间长，空想也就多了，思维做着熵的运动，活在记忆混乱的时空，感觉好像事情之前就发生过，遇见了未来？其实并不是，生活在一个固定的地方
华甦·2023-12-07 01:51

经典GAN简明原理：LSGAN

常规GAN默认的判别器设置是sigmoid交叉熵损失函数训练的分类器。但是，在训练学习过程中这种损失函数的使用可能会导致梯度消失。
机器学习与AI生成创作·2023-12-06 23:25

【机器学习】聚类（三）：原型聚类：高斯混合聚类

全局调试变量2.调试函数3.高斯密度函数（phi）4.E步（getExpectation）5.M步（maximize）6.数据缩放函数7.初始化参数8.GMMEM算法函数9.主函数四、代码整合  高斯混合聚类是一种基于概率模型的聚类方法
QomolangmaH·2023-12-06 22:12

AGNES层次聚类

要求：(1)采用层次聚类的聚集算法进行聚类，k=2。(2)距离计算采用欧几里得距离。(3)簇之间的距离采用单链接方式度量。 
微笑伴你而行·2023-12-06 19:17

剪枝综述论文阅读：Methods for Pruning Deep Neural Networks

评估二、Magnitudebasedpruning1.权重剪枝2.彩票定理3.特征图和过滤器剪枝（1）基于通道方差的剪枝InboundpruningReduceandReusepruning结论（2）基于熵的通道剪枝结论
李明朔·2023-12-06 18:21

知识蒸馏KL-loss解读

一、KLloss原理hardlabel：训练的学生模型结果与真实标签进行交叉熵loss，类似正常网络训练。
tangjunjun-owen·2023-12-06 18:44

2020-05-30《发现心流》

米哈里借用物理学中熵的概念，创造了一个新词“精神熵”，意思是人不做事时，意识总是会趋于无序和混乱。当人的意识失去秩序后，就会东想西想，心神不宁，很难觉得幸福。
芡实·2023-12-06 16:47

决策树 ID3 算法

ID3算法ID3算法ID3算法最早是由罗斯昆(J.RossQuinlan)于1975年提出的一种决策树构建算法，算法的核心是“信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。。
小小程序○·2023-12-06 15:53

相似背景搜索相关技术专利总结

CN110569878A一种基于卷积神经网络的照片背景相似度聚类方法及计算机-上海汇付数据服务有限公司2019思路对原始图像预处理以校正原始图像中的识别目标的方向前景图像特征与背景图像特征进行实例分割，
uncle_ll·2023-12-06 14:27

【人工智能Ⅰ】实验7：K-means聚类实验

实验7K-means聚类实验一、实验目的学习K-means算法基本原理，实现Iris数据聚类。二、实验内容应用K-means算法对iris数据集进行聚类。
MorleyOlsen·2023-12-06 14:56

机器学习---使用 EM 算法来进行高斯混合模型的聚类

1.指定k个高斯分布參数导包importmathimportcopyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltisdebug=False全局变量isdebug可以用来控制是否打印调试信息。当isdebug为True时，代码中的一些调试信息将被打印出来，方便进行调试。初始化：defini_data(Sigma,Mu1,Mu2,k,N):globalXglo
三月七꧁ ꧂·2023-12-06 11:48

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类（K-meansclustering）是一种无监督学习算法，常用于数据聚类和图像分割。该算法将数据集划分为K个不同的类别，使得每个数据点属于离其最近的质心（centroid）所对应的类别。
跃跃欲试-迪之·2023-12-06 11:47

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171·2023-12-06 11:14

Pytorch中有哪些损失函数?

**交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：`nn.CrossEntropyLoss`**3.
高山莫衣·2023-12-06 11:35

使用VC++实现锐化处理（使用Sobel算子、Prewitt算子、Isotropic算子）

该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理
宁77吖·2023-12-06 09:32

深度学习TensorFlow2基础知识学习前半部分

目录测试TensorFlow是否支持GPU：自动求导：数据预处理之统一数组维度定义变量和常量训练模型的时候设备变量的设置生成随机数据交叉熵损失CE和均方误差函数MSE全连接Dense层维度变换reshape
编程被我拿捏住了·2023-12-06 07:15

Data Mining数据挖掘(一)——Clustering聚类

1.IntroductionWearedrowningindata,butstarvingforknowledge.(JohnNaisbitt,1982)Dataminingdrawsideasfrommachinelearning,statistics,anddatabasesystems.MethodsDescriptivemethods=unsupervisedPredictivemetho
大白要努力啊·2023-12-06 07:53

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:20

第一章 绪论

“聚类”即将训练集中的西瓜分为
lammmya·2023-12-06 06:21

肘部法则求kmeans聚类最佳分类数K

原文链接：https://blog.csdn.net/hutao1101175783/article/details/77417186K-Means算法是一个重复移动类中心点的过程，把类的中心点，也称重心（centroids），移动到其包含成员的平均位置，然后重新划分其内部成员。是算法计算出的超参数，表示类的数量；K-Means可以自动分配样本到不同的类，但是不能决定究竟要分几个类。K-Means
Xiacedar·2023-12-06 04:36

K-means聚类最优k值的选取

公众号系统之神与我同在最近做了一个数据挖掘的项目，挖掘过程中用到了K-means聚类方法，但是由于根据行业经验确定的聚类数过多并且并不一定是我们获取到数据的真实聚类数，所以，我们希望能从数据自身出发去确定真实的聚类数
Necther·2023-12-06 04:35

kmeans聚类目的干什么的_零基础学习Kmeans聚类算法的原理与实现过程

内容导入：聚类是无监督学习的典型例子，聚类也能为企业运营中也发挥者巨大的作用，比如我们可以利用聚类对目标用户进行群体分类，把目标群体划分成几个具有明显特征区别的细分群体，从而可以在运营活动中为这些细分群体采取精细化
weixin_39898248·2023-12-06 04:35

肘方法确定聚类数k_肘方法确定KMeans聚类的最佳K值

当Kmeans聚类的K没有指定时，可以通过肘部法来估计聚类数量K_means参数的最优解是以成本函数最小化为目标，成本函数为各个类畸变程度之和，每个类的畸变程度等于该类重心与其内部成员位置距离的平方和但是平均畸变程度会随着
几处笙歌·2023-12-06 04:05

聚类k值确定--肘部法则

当k小于真实聚类数时，由于k的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，故SSE的下降幅度会很大，而当k到达真实聚
kalani呀·2023-12-06 04:34

机器学习——Kmeans聚类算法

目录简介手肘法手肘法核心思想轮廓系数代码举例1代码举例2实例简介K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。
bw876720687·2023-12-06 04:33

使用肘部法则选择KMeans聚类中的k值

在这篇文章中，我们将讨论如何选择最好的k（聚类数）的k-Means聚类算法。肘部法则简介任何无监督算法的基本步骤是确定数据可以被聚类到的聚类的最佳数量。因为我们在无监督学习中没有任何预定义数量的聚类。
python收藏家·2023-12-06 04:32

结合 DBSCAN 示例代码介绍 DBSCAN

的科研之旅第一周——科研工具学习及论文阅读收获-CSDN博客DBSCAN介绍DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）是一种基于密度的聚类算法
Joy T·2023-12-06 01:08

【聚类】K-modes和K-prototypes——适合离散数据的聚类方法

分析：思路是使用聚类的方式，每个簇选一个样本。观察数据，都为类别特征，常用的kmeans聚类方法，会使用欧式距离，计算两个样本之间的距离，来判断该样本是否数据该簇。
凝眸伏笔·2023-12-06 00:04

2019-12-18-23:36

还有人说到了华为任正非在企业管理中所使用的熵增热力学第二定律。自然界很多的东西都有这个规律而如何去抵抗这样的事情，那其实只有开放
涓涓1016·2023-12-05 23:13

损益盈虚

2，天道为损，为熵。逆天道为益，为熵减。吾辈修行，乃逆流而上，做熵减，改损为益。可见不努力修持，必损不足以奉有余，努力精进，才能损有余而补不足。
禅师太极·2023-12-05 22:23
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