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聚类熵
(阅读笔记)SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning
基础知识线性回归模型,值连续,损失函数多选择最小欧式距离计算;逻辑回归模型,二分类任务,值离散,损失函数多选择交叉
熵
计算;神经网络模
你看见的我
·
2024-02-05 10:27
安全学习
挖掘建模概述
1、概述1.1数据挖掘的基本任务基本任务包括分类与预测、
聚类
分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,通过完成这些任务,发现数据的价值,指导商业抉择,带来商业新价值。
三块给你买麻糬_31c3
·
2024-02-05 07:02
深度学习入门笔记(6)—— Logistic Regression
线性),而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数(非线性);2、损失函数,Adaline中的损失函数是均方误差,而LogisticRegression中的损失函数则是交叉
熵
。
cnhwl
·
2024-02-05 05:55
深度学习入门笔记
深度学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
python
The Linux Process Principle, PID、PGID、PPID、SID、TID、TTY
进程2.Linux进程的相关标识3.进程标识编程示例4.进程标志在Linux内核中的存储和表现形式5.后记0.引言在进行Linux主机的系统状态安全监控的过程中,我们常常会涉及到对系统进程信息的收集、
聚类
liujianfei526
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2024-02-05 00:42
c/c++知识
什么?70 位顶尖测试工程师被 AI 击败(上)
我花了非常多的时间和精力去研究如何让机器使用神经网络、
聚类
、或者强化学习技术去执行测试用例,这是一项非常繁重的工作。不过从某种程度上这也是相对重复的工作。
泰斯特_
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2024-02-05 00:24
机器学习数据预处理--连续变量分箱
文章目录原理概念等宽分箱等频分箱
聚类
分箱有监督分箱原理概念连续变量分箱即对连续型字段进行离散化处理,也就是将连续型字段转化为离散型字段。
恒c
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2024-02-04 23:02
机器学习
人工智能
机器学习 | 解析
聚类
算法在数据检测中的应用
目录初识
聚类
算法
聚类
算法实现流程模型评估算法优化特征降维探究用户对物品类别的喜好细分(实操)初识
聚类
算法
聚类
算法是一种无监督学习方法,用于将数据集中的对象按照相似性分组。
亦世凡华、
·
2024-02-04 22:59
#
机器学习
机器学习
算法
聚类
k-means
人工智能
全面解析 Kmeans
聚类
算法(Python)
作者|泳鱼来源|算法进阶一、
聚类
简介Clustering(
聚类
)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法,简单地说就是把相似的数据样本分到一组(簇),
聚类
的过程,我们并不清楚某一类是什么
AI科技大本营
·
2024-02-04 22:59
算法
聚类
python
机器学习
人工智能
解析机器学习中的几种常见
聚类
算法
关于
聚类
算法一直是近几年来机器学习的热门,下面谈谈自己对其中几种
聚类
算法的理解,首先在谈
聚类
算法之前我们引入相似度这么一个概念,什么是相似度呢,简单来说假设有M个样本,其中任意两个样本之间的相似的度量,
魔法_wanda
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2024-02-04 22:59
first
机器学习
算法
人工智能算法
机器学习——分级
聚类
法介绍及其Python实现
目录
聚类
分析概念1.1为什么
聚类
1.2
聚类
到底是什么1.3
聚类
与分类区别1.4相似性与距离
聚类
1.5相似性的测度特征相似度测度与
聚类
准则2.1特征相似度测度2.2
聚类
准则分级
聚类
法
聚类
分析概念1.1为什么
聚类
之所以要
聚类
AI小小白
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2024-02-04 22:29
聚类算法
人工智能
机器学习
聚类
算法
ASTRAIOS: Parameter-Efficient Instruction Tuning Code Large Language Models
ASTRAIOS:参数高效指令调优代码大型语言模型摘要1引言2ASTRAIOS套机与基准3前言研究:交叉
熵
4主要结果:任务性能5更进一步分析6讨论7相关工作8结论摘要大型语言模型(LLM)的全参数微调(
UnknownBody
·
2024-02-04 16:46
LLM
语言模型
人工智能
自然语言处理
2021-06-22 今日反思
最近感觉一天不锻炼身体就不舒服,状态不好;一天不反思,就感觉面目可憎,感觉自己不好的地方在不断放大,就好像自己在不断的
熵
增,只有反思才能减慢这种
熵
来自火星会飞的大象
·
2024-02-04 13:54
[Python] 什么是KMeans
聚类
算法以及scikit-learn中的KMeans使用案例
无监督学习通常用于
聚类
、降维、异常检测等任务。在
聚类
中,算法会将相似的数据点归为一类;在降维中,算法会将高维数据映射到低维空间;在异常检测中,算法会发现与其他数据不同的离群点。无监督学习是与有监督
老狼IT工作室
·
2024-02-04 10:17
python
机器学习
python
scikit-learn
熵
的定义
今天看《心流》这本书,书中有一个名词:
熵
。那么“
熵
”的定义是什么呢?它有两个含义:第一:
熵
是指一个系统的混乱程度。越混乱,
熵
值越高。
熵
的另一个定义是:指一个系统内不能做功的能量的总数。
秀妮_5519
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2024-02-04 08:27
互联网加竞赛 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python
文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉
熵
4.1softmax函数4.2交叉
熵
损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是
Mr.D学长
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2024-02-04 07:55
python
java
机器学习:Softmax回归(Python)
logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归,采用梯度下降算法+正则化,交叉
熵
损失函数
捕捉一只Diu
·
2024-02-04 04:27
机器学习
回归
python
笔记
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
算法是一种常见的无监督学习算法,用于将数据集分成不同的簇。该算法的目标是将数据点分配到k个簇中,使得每个数据点与所属簇的质心(中心)的距离最小化。
做一个AC梦
·
2024-02-04 04:23
机器学习
算法
均值算法
思维的层次
一个人的认知系统是非常复杂的,我们脑子里可能存在着各种声音,想法,评判,而外界成千上万的讯息也在不断的涌入我们的大脑,所以有时候我们会下决心做出一些选择,行动,但过不了多久,又会因为内心的无序,精神上的
熵
增半途而废
李燕_sofia
·
2024-02-04 00:44
Docker安装RabbitMq
RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的,而
聚类
和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。
永动的图灵机
·
2024-02-04 00:26
python数据分析之数据离散化——等宽&等频&
聚类
离散
有效的离散化能减小算法的时间和空间开销,提高系统对样本的分类
聚类
能力和抗噪声能力。2.离散化的特征更易理解比如工资收入,月薪2000和月薪20000,
Mr番茄蛋
·
2024-02-03 20:39
pix2pix图像着色学习记录(pytorch实现)
1、BCELossBCELoss(binary_crossentropy)二分类交叉
熵
损失函数,用于图片多标签分类,n张图片分m类,会得到n*m的矩阵,经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1,然后通过如下公式计算得到
欧拉雅卡
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2024-02-03 19:17
pytorch
启迪之星创投刘博:新能源投资的三个坑,不要过分看重政策红利
然而,有一家鲜有发声的投资机构,已经在这一领域默默耕耘了十二载,在新能源赛道孵化投资了不少早期优质项目:比如海博思创、启迪清源、新源动力、曜能科技、中盛旭鑫、暗流科技、亿氢科技、托尔动力、中
熵
科技、顺
熵
科技等
VCTalk投资人说
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2024-02-03 17:04
目标检测中的损失函数汇总
分类损失CEloss,交叉
熵
损失交叉
熵
损失,二分类损失(binaryCEloss)是它的一种极端情况.在机器学习部分就有介绍它。
senbinyu
·
2024-02-03 16:29
损失函数
目标检测
深度学习
深度学习
人工智能
kmeans
聚类
算法C++实现
先上作业题,大一的童鞋写这个,确实有一丁丁难。题目中出现了“这些点不重合”、“挑选K个不同点”的字眼,对于前者,使用c++的set可以直接去重,对于后者,可以采用“不放回抽样”。第一步,搭好程序框架,设计好数据结构,不涉及具体算法。看起来有些多,其实有些代码可以不要,比如用彩色输出内容。里面有一些c++的语法,可以用c替换,比如:容器vectorvec_all_point;可以替换为结构体数组Po
crazybobo1207
·
2024-02-03 16:04
算法
kmeans
聚类
c++
2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning: Linear Methods(无监督学习)
文章目录摘要1.Introduction(介绍)2.Clustering(
聚类
)2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction(降维)3.1HowtodoDimensionReduction
catcous
·
2024-02-03 15:08
机器学习基础课程知识
机器学习
深度学习
神经网络
2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods
每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类:(1)
聚类
&降维(化繁为简):将多个输入抽象成一种类型(2)Generation(无中生有
是汤圆啊
·
2024-02-03 15:38
决策树基础知识点解读
定义:集合D的经验
熵
H(D)与特征A给定条件下D的经验条件
熵
H(D/A)之差。缺点分支过程中偏向取值较多的属性无法处理连续值和缺失值,只能处理离散值对缺失值敏感。C4.5算法定义
futurewq
·
2024-02-03 13:04
面试
决策树
机器学习
算法
决策树相关知识点以及面试题
文章目录基础知识点
熵
条件
熵
联合
熵
交叉
熵
信息增益信息增益率Gini指数什么是决策树举例决策树怎么生成的ID3算法C4.5算法和其他模型相比决策树的优点基尼指数(CART算法)决策树的生成最小二乘回归树剪枝一些问题参考基础知识点
熵
熵
是一个物理概念
mym_74
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2024-02-03 13:34
决策树
决策树系列之决策树知识点
decisiontree)决策树是一种树型结构,其中:每个内部的结点表示在一个属性的测试;每个分支代表一个测试的输出;每个叶节点代表一种类别;决策树是以实例为基础的归纳学习,采取的是自顶向下的递归方法;其基本思想是,以信息
熵
为度量构建一颗
熵
值下降最快的树
coffeetea01
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2024-02-03 13:33
机器学习
机器学习
决策树
机器学习_无监督学习之
聚类
文章目录介绍机器学习下的分类K均值算法K值的选取:手肘法用
聚类
辅助理解营销数据贴近项目实战介绍机器学习下的分类以下介绍无监督学习之
聚类
聚类
是最常见的无监督学习算法。人有归纳和总结的能力,机器也有。
you_are_my_sunshine*
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2024-02-03 10:35
机器学习
机器学习
学习
聚类
幸福感
我们怎么才能让精神
熵
降低呢?如果今天有PPT我会给大家展示一张塔里木河二十年前的照片。塔里木河大家都知道,随着人口增加,中间截留的水越来越多,到下流几乎就干涸了。
六爸啦啦啦
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2024-02-03 08:45
数据
聚类
:一种有效的数据分析技术
数据
聚类
作为一种无监督学习方法,可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构,从而更好地理解数据。本文将介绍数据
聚类
的基本概念、常用算法、常用方法、注意事项和应用场景。
正儿八经的数字经
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2024-02-03 08:58
数字经济
聚类
数据分析
数据挖掘
机器学习入门-----sklearn
并利用模型对特征数据【数据集:特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题;目标值是连续的数值的话叫做回归问题;统称监督学习;另一类是无监督学习,这一类的数据集没有目标值,典型:
聚类
辣椒酱.
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2024-02-03 07:30
python
机器学习
sklearn
人工智能
kmeans
聚类
代码
参考知乎大神的技术代码代码教程一列数据
聚类
,现在将代码贴上,中间有图显示有点问题,但是不影响最后结果的输出importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsfromsklearn.clusterimportKMeanswarnings.filterwarnings
kelly1250230225
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2024-02-03 07:59
聚类
kmeans
机器学习
1.27CNN(输入层,特征提取(卷积,最大池化),输出),损失函数(KL散度,交叉
熵
推导),
熵
(物理、信息
熵
推导),点积矩阵运算(CPU,GPU,NPU)
CNN损失函数KL散度,交叉
熵
B部分是训练集的真实实际值,是常数,C部分是训练结果,目的是要让这个损失最小化,与模型参数紧密相关,取出C(带负号),C非负就是更精简的损失函数
熵
v所谓M个空间,N个小球在其中的排列组合方式为
熵
对应概率是
CQU_JIAKE
·
2024-02-03 07:23
机器学习&神经网络
数模
cnn
人工智能
算法
机器学习原理
神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声,提升鲁棒性决策树信息增益,
熵
/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging
ixtgtg
·
2024-02-03 07:51
机器学习算法
白铁时代 —— (监督学习)原理推导
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大
熵
模型逻辑回归最大
熵
模型最优化
人生简洁之道
·
2024-02-03 07:46
2020年
-
面试笔记
人工智能
机器学习-*-MeanShift
聚类
算法及代码实现
本身其实是一种基于密度的
聚类
算法。主要思路是:计算某一点A与其周围半径R内的向量距离的平均值M,计算出该点下一步漂移(移动)的方向(A=M+A)。
Leo蓝色
·
2024-02-03 07:14
机器学习
Python
均值漂移
MeanShift
聚类
机器学习系列 - Mean Shift
聚类
文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、
聚类
实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift(均值漂移)是基于密度的非参数
聚类
算法
学海一叶
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2024-02-03 07:08
机器学习
算法
聚类
机器学习
python
计算机视觉
[AIGC] 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)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分成K个不重叠的簇(cluster)。
程序员三木
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2024-02-03 06:54
AI
机器学习
算法
AIGC
19.01.03(关于
熵
的思考)
熵
本来是表示混乱程度的一个物理概念
熵
增就是趋于无序
熵
减就是趋于有序而世间的事情无论向哪个方向都是绝望的方向因为都是极端我曾经说过想要包容所有的类型要尊重不同人不同的选择就像接受
熵
增的混乱多元但是既然两种都是极端接受
熵
增是不是太过于不负责任不表明态度到底还是消极的不参与别人岂不是作茧隔绝倒不如想想自己坚守的原则自己所追求的信仰昨天学到了新的词反
熵
在潮流大势奔腾远去中固守一足之地为之奉献一生有态度远比
禾茉
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2024-02-03 06:05
最大
熵
阈值python_李航统计学习方法(六)----逻辑斯谛回归与最大
熵
模型
本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习,由表及里地系统学习最大
熵
模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法,并制作了可视化动画。
weixin_39669638
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2024-02-03 06:20
最大熵阈值python
《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(1)6.1 逻辑斯谛回归模型
文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大
熵
模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法:李航》笔记从原理到实现(基于
北方骑马的萝卜
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2024-02-03 06:18
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记
单细胞scRNA-seq测序基础知识笔记scRNA-seq技术scRNA-seq分析流程数据预处理
聚类
标准化数据筛选有用的数据数据降维
聚类
Clustering注释细胞类型scRNA数据分析结尾该笔记来源于
是土豆大叔啊!
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2024-02-03 05:38
AI4Science
笔记
数据分析
用于医学分割的实时Test-time adaption
以前的方法通过使用
熵
Scabbards_
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2024-02-03 04:45
1500深度学习笔记
深度学习
迁移学习
TENT:
熵
最小化的Fully Test-Time Adaption
我们建议通过testentropyminimization(tent[1])来适应:我们通过其预测的
熵
来优化模型的置信度。我们的方法估
Scabbards_
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2024-02-03 04:45
1500深度学习笔记
人工智能
机器学习
2019-04-08
聚类
离散把相同、相似以及相近的数据进行聚合。对每一个
聚类
的簇进行命名后就是离散的结果。回归平滑对两个有相关性的变量进行拟合,
AliceGYY
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2024-02-03 03:11
K-means 算法的原理简介
1.K-means是一种流行的用于
聚类
的无监督机器学习算法。它是用于客户细分、库存分类、市场细分甚至异常检测的核心算法。2.无监督:K-means是一种无监督算法,用于没有标签或预定义结果的数据。
GIS工具-gistools2021
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2024-02-02 22:26
算法
kmeans
机器学习
语义分割:从早期探索到深度学习的突破
语义分割:从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪:从早期探索到深度学习的突破引言早期技术:图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)
聚类
方法深度学习的兴起:CNN革命2012年AlexNet
kadog
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2024-02-02 21:08
By
GPT
深度学习
人工智能
笔记
python
《恨不自知》浮世心镜2022-01-21
另外,最近的
熵
零下1度的刺猬
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2024-02-02 21:19
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