聚类熵第7页

第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛（C/C++ 大学B组）题解

尝试再做一次，我记得还是有点难，我会尽量多写一点解析，尽量让基础比较弱的友友也能看懂，希望能给你带来帮助目录1.日期统计题目描述解题思路具体代码2.01串的熵题目描述解题思路具体代码3.冶炼金属题目描述解题思路具体代码

魔莫摸墨·2024-02-02 19:07

改进的 K-Means 聚类方法介绍

这就是k均值聚类背后的直觉。我们随机生成K个质心，每个簇一个，并将每个数据点分配给与该数据点最近的质心对应的簇。然后，我们生成新的质心，每个质心都是属于该簇的所有点的平均值。然后重复这个过程直到收敛。

小Z的科研日常·2024-02-02 14:52

算法大览：24美赛深度总结与代码分享

内容包括数据降维、聚类、论文写作、异常值检测、论文配图、图像相关算法以及机器学习自动化预测等多个主题，其中包含详实的案例和实用的代码示例。最后，祝大家取得好成绩！

小Z的科研日常·2024-02-02 14:21

共读《逆熵增成长之路》之成长篇

学长能够一年顶十年快速成长的主要因素是:持续的做日课，比如阅读，写作，健身，个人成长等等。001每天大量阅读学习，平均每天有4.5小时用于学习和成长，并且365天全年无休。我对照自己每天的时间，平均用于在学习和成长的时间可能不到一小时。一个是没有做到每天保持学习的状态，再一个是如果不舒服就会让自己躺平，什么也不干。从学长这边学习到的就是，不论遇上什么情况，学习成长都是排在每天的必修课内的，把学习成

小沫爱养生·2024-02-02 13:48

数据挖掘——考试复习

ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类ID3决策树、计算数据集的熵、

hzx99·2024-02-02 11:02

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

Geoda进行莫兰指数（Moran‘s I指数）相关

Geoda软件一、数据处理二、Geoda--莫兰指数画图一、数据处理1、数据处理我要做的操作是对各套数据源进行莫兰指数计算，看Moran’s散点图、显著性地图、聚类地图相关内容。

初于青丝mc终于白发·2024-02-02 08:19

新媒体与传媒行业数据分析实践：从网络爬虫到文本挖掘的综合应用，以“中国文化“为主题

大家好，我是八块腹肌的小胖，下面将围绕微博“中国文化”以数据分析、数据处理、建模及可视化等操作目录1、数据获取2、数据处理3、词频统计及词云展示4、文本聚类分析5、文本情感倾向性分析6、情感倾向演化分析

八块腹肌的小胖·2024-02-02 07:12

【机器学习】AAAI 会议论文聚类分析

实验五：AAAI会议论文聚类分析本次实验以AAAI2014会议论文数据为基础，要求实现或调用无监督聚类算法，了解聚类方法。1任务介绍每年国际上召开的大大小小学术会议不计其数，发表了非常多的论文。

住在天上的云·2024-02-02 07:38

分层聚类和K-means聚类

hierarchicalclustering：分层聚类通过连续不断地将最为相似的群组两两合并，来构造出一个群组的层级结构。其中的每个群组都是从单一元素开始的。

刘相培在努力学习中·2024-02-02 02:32

Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络

这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索，同样也不适合无监督任务（例如：聚类）。本文基

javastart·2024-02-02 00:03

机器学习系列——（二）主要任务

本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。

飞影铠甲·2024-02-01 18:03

Twin Contrastive Learning for Online Clustering

论文链接arxiv.org/pdf/2210.11680.pdf这篇文章利用双路对比学习实现了在线聚类，对我这个方向有一定帮助，以下是此双路对比学习的对比损失函数实例对比损失classInstanceLoss

Mr___WQ·2024-02-01 15:12

异质信息网络表征学习综述

摘要信息网络表征学习的目的：利用网络的拓扑结构、节点内容等信息将节点嵌入到低维的向量空间中,同时保留原始网络固有的结构特征和内容特征,从而使节点的分类、聚类、链路预测等网络分析任务能够基于低维、稠密的向量完成

白色的生活·2024-02-01 15:19

详解谱聚类算法理论基础

前言最近由于研究需要，学习了谱聚类算法。大致是先在CSDN上对算法有个全局的认识，然后在B站上看了点视频加深认识，最后在谷歌学术上找了一些论文加以巩固理论基础。

This_chao·2024-02-01 13:46

聚类算法理论

目录原理与用途常见的聚类方式聚类中需要注意的问题：常见算法以及应用k-均值聚类k-均值聚类过程该算法的特点算法参数介绍聚类分析的应用案例层次聚类层次聚类的过程算法特点参数介绍层次聚类的应用小案例特征聚类原理与用途聚类是一种无监督学习算法

是鱼儿啊～·2024-02-01 13:15

第九章　聚类　Clustering

第九章聚类(UnsupervisedLearning)无监督学习:训练样本的标记信息是未知的，通过对无标记数据的训练来找出数据内部所存在的规律以及性质．为进一步的数据分析打下基础１．知识点聚类过程中会自动的形成簇结构

GeekDengshuo·2024-02-01 13:45

Merry_hj·2024-02-01 13:44

聚类(Clustering)理论

一、无监督学习介绍在这小节中，我将开始介绍聚类算法，这是我们学习的第一个非监督学习算法，我们将要让计算机学习无标签数据而不是此前的标签数据。那么什么是非监督学习呢？

时间邮递员·2024-02-01 13:14

C/C++编程-理论学习-考鼎录＜子驱动程序＞

子驱动程序模式的一般实现套路一套聚类接口一些公共数据组成的抽象对象（数据结构）一组函数指针组成的

用户昵称100·2024-02-01 13:49

<文献阅读>用转移熵通过微阵列的时间序列推断基因调控网络(inferring gene regulatory networks from microarray time series data ...

具体来说，通过转移熵计算基因对的因果关系(causalrelations),也就是转移熵的值。转移熵不是负数，而且大小代表因果关系的强度。

我们一起舔过铁栏杆·2024-02-01 12:22

【深度学习：机器学习模型】如何构建您的第一个机器学习模型

探索数据并选择机器学习算法的类型监督学习无监督学习强化学习第3步：数据收集第4步：选择模型评估方法维护保留验证集K折验证通过改组进行迭代K折验证第5步：预处理和清理数据集处理非数字列解决缺失值检测异常值Z分数基于密度的噪声应用空间聚类

jcfszxc·2024-02-01 11:59

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

机器学习-聚类算法Kmeans【手撕】

聚类算法在训练时，使用没有标签的数据集进行训练，希望在没有标签的数据里面可以发现潜在的一些结构。其中使用范围较广的是，聚类算法。聚类算法的目的是将数据划分成有意义或有用的组（或簇）。

alstonlou·2024-02-01 10:45

深入理解K均值算法：Python中的应用与实践

1.2K均值算法的工作原理1.3算法的优势与局限性2.K均值算法的实现步骤2.1初始聚类中心的选择方法2.1.1随机选择初始中心点2.1.2K均值++算法2.2数据点与聚类中心的距离计算2.2.1欧氏距离计算

theskylife·2024-02-01 09:54

人生追求，永远不要放弃对自己的严格要求

世界是有诱惑的，宇宙是遵循着熵增原理的。所以只要你的自律本领没有随着年龄增长而增长，你就会变得越来越糟糕。同时即使你原地踏步没有变化，你也会觉得自己越来越糟糕，越来越不合格。因为随着年龄的增长。

与洛·2024-02-01 09:10

熵减

坚持做一些“熵减”的事，给自己充电，让自己多一些生存的技能，古人早就看透了：活到老，学到老。

天公重抖擞·2024-02-01 02:51

熵减321周报第16篇：冷思双十一，热议元宇宙

hi，朋友们，今天又是我们周报见面时候啦。下面是本周内我的3个思考、2个引述和1个问题，希望对你有所启发哦。我的3个思考思考1：双十一的冷思回头来看双十一，发现还是拼多多的黄铮厉害。好几年前就看破了流量的局，不和大家去抢双十一的眼球和巨贵的流量。而是在流量价格的洼地时间段内，蒙头撒钱搞用户的快速积累。造一个平台比造一个数字的高峰更重要。思考2：元宇宙的热闹元宇宙的这口锅有点越来越大了，基本上所有新

熵减黑客·2024-02-01 01:11

管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增（8.23）

2在1998年亚马逊致股东信里，贝佐斯说：“我们要反抗熵（Wewanttofightentropy）。”3管理学大师彼得·德鲁克说：“管理要做的只有一件事情，就是如何对抗熵增。

胡同学的读书笔记·2024-02-01 01:29

【机器学习】【概率论】【损失熵】【KL散度】信息量、香农熵和KL散度的计算

1、信息量（AmountofInformation）对于一个事件：小概率-->大信息量大概率-->小信息量独立事件的信息量可以相加I(x)=log2(1p(x))=−log2(p(x))I(x)=log_2(\frac{1}{p(x)})=-log_2(p(x))I(x)=log2(p(x)1)=−log2(p(x))E.g.:一枚均匀的硬币:p(h)=0.5p(h)=0.5p(h)=0.5Ip(

忘却的旋律dw·2024-01-31 23:47

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

WEL测试·2024-01-31 22:52

收获自律人生，从3个步骤开始

一、自律的人生，从现在开始第一次听熵增，是华为任正非提出的。吴晓波老师曾经在他的公众号里面，写过一篇《这条令宇宙都绝望的定律，被任正非带去了华为》。

丫头元气少女·2024-01-31 19:47

强化学习-google football 实验记录

控制蓝方一名激活球员)，跳4帧，即每个动作执行4次实验点：修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的：对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分熵实验结论

BIT龙超越·2024-01-31 18:06

python.实战-聚类建模分析

#######################################二维及数据标准化展示###############################################34.1聚类分析导入库

chfing·2024-01-31 18:48

单细胞转录组数据分析课件||9. Cell type identification in scRNA-seq data

注意区分细胞类型与细胞状态目前大部分细胞类型的定义只能定义出已知的细胞类型，出现定义不了的细胞很正常大部分细胞类型定义工具都是需要先验知识的，也就是监督的学习细胞类型与细胞聚类之间的差异。

周运来就是我·2024-01-31 16:32

大数据分析案例-基于随机森林算法构建电影票房预测模型

喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命大数据分析案例-基于随机森林算法的商品评价情感分析大数据分析案例-用RFM模型对客户价值分析(聚类

艾派森·2024-01-31 15:32

《心流》清单体

【书籍】《心流》第1—5章【标题】幸福是来自内心的秩序【字数】697【1】精神熵与反熵PK熵：度量混乱程序的一个单位。精神熵：人的是精神程度和其痛苦程度是相关的。

竹海叶轩·2024-01-31 15:49

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-31 12:45

基于聚类分析和因子分析的空气质量研究

摘要如今雾霾天气已经成为困扰我国的严重的环境问题，同时也是公众高度关注的问题之一。工业生产和人类生活排放出大量污染物，导致大气环境被污染，空气质量下降，因此空气质量成为被社会关注和研究的焦点。本文选取PM2.5P{M_{2.5}}PM2.5、PM10P{M_{10}}PM10、SO2S{O_2}SO2、COCOCO、NO2N{O_2}NO2、O3{O_3}O3六项指标浓度和城市常住人口、地区生产总

极客阿宝·2024-01-31 11:27

Linux服务器中SecureRandom生成随机数非常慢，NativePRNG$Blocking 阻塞

发到测试环境的Linux服务器却非常慢，定位到具体代码是：java.security.SecureRandom.next(SecureRandom.java:505)问题原因：SecureRandom类使用了多种熵源来生成随机数

抹除不掉的轻狂丶·2024-01-31 08:52

李航统计学习方法----决策树章节学习笔记以及python代码

目录1决策树模型2特征选择2.1数据引入2.2信息熵和信息增益3决策树生成3.1ID3算法3.2C4.5算法4决策树的剪枝5CART算法（classificationandregressiontree）

詹sir的BLOG·2024-01-31 08:20

机器学习——绪论总结

算法使用数据得到模型的过程即称为学习，或训练流程：根据输入数据，通过算法得到预测模型，对目标进行预测模型类别：分为有监督学习和无监督学习，其中有监督学习主要有分类和回归，无监督学习有如聚类等。

带带琪宝·2024-01-31 07:31

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""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·2024-01-31 07:56

《心流》读书笔记

总结：熵是混乱的程度，是无用功的能量总和。越小越好。自然具有从有序向无序发展的天性，这是物理性质。

水儿眉·2024-01-31 07:30

[机器学习]K-means——聚类算法

引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#从sklearn中直接生成聚类数据

不知迷踪·2024-01-31 05:26

一杯咖啡吸取宇宙能量（7.17）

任正非讲过类似的一句话，他说，我们要研究熵增定律里面的熵死现象，是为了避免华为过早的死亡，避免过早的死亡就要了解关于死亡的终极理论。4所以任正非后期形成了管理

胡同学的读书笔记·2024-01-31 03:25

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