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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）

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

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

用python编写爬虫，爬取二手车信息+实验报告

报告链接放在这里https://download.csdn.net/download/Samature/88805518使用1.安装jupyternotebook2.用jupyternotebook打开工程里的ipynb

Adv_Ice·2024-02-07 20:19

PyTorch 2.2 中文官方教程（四）

要下载笔记本（.ipynb）文件，请点击页面顶部

绝不原创的飞龙·2024-02-07 19:48

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

用python编写爬虫，爬取房产信息

报告链接放在这里https://download.csdn.net/download/Samature/88816284使用1.安装jupyternotebook2.用jupyternotebook打开工程里的ipynb

Adv_Ice·2024-02-07 09:50

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

Tiger Z·2024-02-07 03:02

如何使用Jupyter Notebook打开指定的文件或者文件夹

例如，打开“贝塔服务.ipynb”文件，需要先定位到C:\Code文件夹中。2、打开终端。在当前C:\Code文件夹的导航栏中，输入“cmd”后回车。3、启动JupyterNotebook。

Stks66666·2024-02-07 01:38

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

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

基于python pyautogui模块的键鼠操作

pypi.org/project/PyAutoGUI/#汉化文档https://github.com/asweigart/pyautogui/blob/master/docs/simplified-chinese.ipynb2

Failur·2024-02-06 05:38

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

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

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

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

linear_regression_2.ipynb

{"cells":[{"cell_type":"code","execution_count":5,"metadata":{},"outputs":[],"source":["%matplotlibinline\n","%reload_extautoreload\n","%autoreload1\n","%aimportd2lzh_pytorch\n","importtorch\n","impor

fallinmix·2024-02-05 02:49

The Linux Process Principle, PID、PGID、PPID、SID、TID、TTY

liujianfei526·2024-02-05 00:42

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_·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·2024-02-04 23:02

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

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

解析机器学习中的几种常见聚类算法

魔法_wanda·2024-02-04 22:59

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·2024-02-04 22:29

[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

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

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

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

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

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

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*·2024-02-03 10:35

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·2024-02-03 08:58

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.·2024-02-03 07:30

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

kelly1250230225·2024-02-03 07:59

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·2024-02-03 07:08

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