聚类熵

什么是数据挖掘

文章目录什么是数据挖掘1.分类问题2.聚类问题3.回归问题数据挖掘相关的标准库数据挖掘模型训练分类问题聚类问题回归问题关联问题模型集成模型评估评估指标混淆矩阵与标准率指标泛化能力评估什么是数据挖掘数据挖掘就是寻找数据中隐含的知识并用于生产产业价值
菜鸟长安·2024-02-09 01:44

新中特复习笔记二——章节整理上（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:19

新中特复习笔记三——章节整理下（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:19

新中特复习笔记一——论述题（上海交通大学）

pps：上课视频过长且信息熵感觉有点低，这次就不分享了哈以及感谢大家的厚爱，i人非常感动也非常惶恐题目类型：单选，10个，20分多选，10个，
懒总不想学习想睡觉·2024-02-09 00:48

熵：信息熵、交叉熵、相对熵

信息熵信息熵H(X)可以看做，对X中的样本进行编码所需要的编码长度的期望值。交叉熵交叉熵可以理解为，现在有两个分布，真实分布p和非真实分布q，我们的样本来自真实分布p。
Reore·2024-02-08 20:02

CDA二级建模分析师考试记录

题目来说有点翻来覆去，比如计算信息熵，一口气考了四道题，每个1分。其实考试更多是考内容理解，计算同类型考这么多没啥意义。虽说不公布真题，官
啾啾二一·2024-02-08 18:22

09-06读书笔记《心流》

今天对幸福、意识、乐趣、精神熵，内在秩序都有了一个基础的了解。然后发现还有好多想读的章节，把这份好奇心保持到明天，每天半小时，可以以持续的好奇心和问题继续读下去，体验真的非常好～
Satan__·2024-02-08 16:27

Python 算法集

01目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0
Aaronlan·2024-02-08 12:15

图像聚类

（1）利用主成分分析后选取主成分利用k-means算法进行聚类（2）提取图像的灰度直方图，利用直方图作为特征向量聚类。
顽皮的石头7788121·2024-02-08 12:34

自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Faiss【向量最邻近检索工具】【为稠密向量提供高效相似度搜索】【多种索引构建方式，可根据硬件资源、数据量选择合适方式】【支持十亿级别向量的搜索】

一、Faiss介绍Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。
u013250861·2024-02-08 10:07

每天一个数据分析题（一百五十六）

B.变量聚类旨在通过保留所有变量来减少信息损失，适合于所有类型的数据模型。C.因子分析通常不适用于预测类模型，因为它更侧重于变量的可解释性而非预测准确性。
紫色沙·2024-02-08 09:51

每天一个数据分析题（一百五十五）

B.聚类模型中剔除不相关变量主要依赖于算法而不是分析师的经验和维度分析。C.特征选择指的是从相关性较强的变量中提取代表性的变量，还可以做多项式旋转会增加变量。
紫色沙·2024-02-08 09:20

非约束排序1—概述 （数量生态学：R语言的应用第五章）

非约束排序1—概述（数量生态学：R语言的应用第五章）在这之前我们已经学习了聚类分析，聚类分析的目的在于寻找数据的间断性，排序的目的就在于寻找数据的连续性（通过连续的排序轴展示数据的主要趋势）。
fafu生信小蘑菇·2024-02-08 07:20

分类模型的机器学习算法

熵和信息增益衡量原始集合的无序程度就需要计算他们的标签的信息熵，如果标签非常不同熵就高，如果标签相同则熵就低。熵每个标签的概率×标签的logo概率的总和.计
青椒rose炒饭·2024-02-08 06:44

如何构建自己的知识体系？看这一篇就够了！

逆熵增者说：很多人会炫耀自己的印象笔记架构，分门别类排列得非常整齐，类别非常多，还要编各种条码，就像图书的分类索引一样，他们称之为知识体系，其实，很多时候只能称之为资料收集和整理。
米卡写作·2024-02-08 06:29

sklearn kmeans 聚类中心_Kmeans聚类算法

接下来，笔者就开始向大家介绍一种无监督的(unsupervised)经典机器学习算法——聚类。
weixin_39997695·2024-02-08 03:47

sklearn-第五节（K-means算法）

1.k-means聚类算法思想kmeans算法又名k均值算法,K-means算法中的k表示的是聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据值的均值作为该簇的中心，或者称为质心，即用每一个的类的质心对该簇进行描述
~一段浮华·2024-02-08 03:16

【人工智能】神奇的Embedding：文本变向量，大语言模型智慧密码解析(10)

嵌入通常用于：Search搜索（结果按与查询字符串的相关性排序）Clustering聚类（文本字符串按相似性分组）Recommendations推荐（推荐具有相关文本字符串的条目）Anomalydetection
魔道不误砍柴功·2024-02-08 02:06

Python中层次聚类的艺术：从原理到实践的全面解析

数据聚类在数据分析领域扮演着重要的角色，它可以帮助我们将相似的数据点分组在一起，揭示数据集的内在结构和模式。
theskylife·2024-02-07 23:57

推荐收藏 | 决策树、随机森林、bagging、boosting、Adaboost、GBDT、XGBoost总结

1.ID3算法：以信息增益为准则来选择最优划分属性信息增益的计算是基于信息熵（度量样本集合纯
Pysamlam·2024-02-07 23:36

MATLAB环境下用于提取冲击信号的几种解卷积方法

所以，卷积模型更符合实际工程问题，利用解卷积思路用于振动、声音信号的信号处理以及齿轮、轴承的故障特征增强的有最小熵解卷积、最大相关峭度解卷
哥廷根数学学派·2024-02-07 20:56

矩形排料算法

通过对矩形的宽高聚类得到一个启发式算法，能实现很好的排样效果。
monk比丘·2024-02-07 18:43

【代码分享】基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法

程序名称：基于改进ISODATA的负荷风电光伏曲线场景聚类算法实现平台：matlab代码简介：提出了一种针对负荷曲线聚类的聚类效果和速度并重的L-ISODATA(Loadcurve-ISODATA)算法
电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵（三）

接上一节第二章-信源与信息熵(二)2.4连续信源的熵与互信息1.实际中，连续信源a)幅度连续b)时间或频率上也连续2.统计特性a)概率密度函数3.用离散变量来逼近连续变量连续信源熵1.定义连续信源的状态概率用概率密度来表示
UEgood雪姐姐·2024-02-07 09:17

Visual Studio 2010+C#实现信源和信息熵

1.设计要求以图形界面的方式设计一套程序，该程序可以实现以下功能：从输入框输入单个或多个概率，然后使用者可以通过相关按钮的点击求解相应的对数，自信息以及信息熵程序要能够实现马尔可夫信源转移概率矩阵的输入并且可以计算该马尔可夫信源在每一个状态下每输出一个符号的平均信息量
deleteeee·2024-02-07 09:45

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm
住在天上的云·2024-02-07 08:04

分类思维：学习其实就是对知识做分类

也许是机缘巧合，写完《熵增定律》，加上之前一直在研究学习这件事，比如存量思维、思维导图、金字塔原理等等，竟突然顿悟，慢慢逼近了学习的本质。这个本质，我将它命名为「分
学习有了方法·2024-02-07 07:08

kmeans实例及代码

聚类和决策树一样，属于无监督学习。也就是说数据样本只有特征x，没有给定y。聚类的目的是找到样本特征潜在的类别，将同类别的样本放在一起。
morie_li·2024-02-07 06:57

机器学习聚类算法

聚类算法是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为多个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-07 04:26

scanpy 教程 1：预处理和聚类 3k PBMCs

推荐先按顺序阅读往期内容：文献篇：1.文献阅读：SCANPY：大规模单细胞基因表达数据分析2.文献阅读：scverse项目为单细胞组学数据分析提供了计算生态系统目录1预处理2主成分分析3计算邻域图4嵌入邻域图5对邻域图进行聚类
Tiger Z·2024-02-07 03:02

数据无量纲化 学习（1）：三种常用数据缩放方法的对比：StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler

在以梯度和矩阵为核心的算法中，譬如逻辑回归，支持向量机，神经网络，无量纲化可以加快求解速度；在距离类模型，譬如K近邻，KMeans聚类中，无量纲化可以帮我们提升模型精度，避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响
Tony Einstein·2024-02-06 22:03

【深度学习】loss与梯度与交叉熵的关系

问的GPT3.5模型训练时loss与梯度的关系？在深度学习模型训练过程中，loss（损失函数）与梯度（gradient）之间存在密切关系。损失函数衡量模型在给定输入上的预测输出与实际输出之间的差距，而梯度则表示损失函数相对于模型参数的变化率。以下是loss与梯度之间的关系：1.梯度下降：梯度下降是一种优化算法，用于逐步调整模型参数，以最小化损失函数。在每次迭代中，梯度下降根据损失函数的梯度来更新模
sdbhewfoqi·2024-02-06 19:25

分享｜熵增定律:让无数迷途者顿悟的终极定律

如果物理学只能留一条定律，我会留熵增定律。说这句话的人叫吴国盛，清华大学的科学史系主任。
西西弗斯推石头_一念及春·2024-02-06 19:12

基于python的k_means算法实现

K-Mean算法，即K均值算法，是一种常见的聚类算法。算法会将数据集分为K个簇，每个簇使用簇内所有样本均值来表示，将该
小菜鸡@·2024-02-06 11:25

sklearn之模型评估指标总结归纳

文章目录机器学习模型评估分类模型回归模型聚类模型交叉验证中指定scoring参数网格搜索中应用机器学习模型评估以下方法，sklearn中都在sklearn.metrics类下，务必记住哪些指标适合分类，
lzw2016·2024-02-06 10:57

计算机设计大赛 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
iuerfee·2024-02-06 09:17

思文：有序的复杂，就是高级的简单 | 六月主编

熵这个概念。据一位德国物理学家定义，是用以度量一个封闭系统『内在的混乱程度』。不管科学家怎么说，据我粗浅的理解，我们生下来，就默认存在于一个熵增的世界。
文学少女的书单·2024-02-06 05:46

学习：StatQuest-Heatmap

热图中的标准化和聚类Z-scoreimage.png如果有一列数据，我们要计算Z-score：计算这组数据的均值每个数据点减去均值计算标准差用第二步计算的值除以标准差image.png标准化有对某一基因标准化的
小潤澤·2024-02-06 05:17

【行动158】生命以负熵为生

今天是20201112星期四，行动计划第158天，天气：晴朗【行动158】生命以负熵为生今日心情：今天不算特别忙碌的一天，日常要做的事情按照时间开展即可，只是时间和精力还没有管理好，需要继续调整和加油。
静以致远啊·2024-02-05 23:01

培训机构外教与国家强盛的关系——日更12日

记得之前看的一本书《熵减——华为活力之源》，里面有一点话让我印象非常深刻，说“德国人对教育的认知也有一句话：一个国家的强盛是
林伶垟·2024-02-05 20:22

一读：《阅读的方法》要素摘思（3）

陈力单《传播学的24个关键词》，简下来，抓住关键词，引人入胜（《文化研究关键词》汪民安主编）熵，19世纪鲁道夫·克劳修斯提出，描述的是一个封闭系统的混乱程度。从未有的角度观察，从平凡的事物中发现惊喜。
难得清明·2024-02-05 19:31

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第四课

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(机器学习)一、机器学习(4)31.什么是聚类算法中的层次聚类
普修罗双战士·2024-02-05 19:14

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！
建模君Assistance·2024-02-05 16:42

蓝桥杯典型真题分析详解--编程思维--01串的熵

2023年十四届省赛大学B组真题（共10道题)【问题描述】对于一个长度为n的01串S=x1x2x3...xn.香农信息熵的定义为：其中p(0),p(1)表示在这个01串中0和1出现的占比。
D_nao·2024-02-05 15:58

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

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

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

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第6章 逻辑斯谛回归与最大熵模型（2）6.2 最大熵模型

文章目录6.2最大熵模型6.2.1最大熵原理6.2.3最大熵模型的学习6.2.4极大似然估计《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）--第3章k邻近邻法《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现
北方骑马的萝卜·2024-02-05 11:51
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