意图识别 基础概念 识别文本中蕴含的主题和意图，是偏向于应用层的自然语言理解任务。篇章级别的意图识别，将其认为是一个模式识别（机器学习）的分类问题，意图分类。 文本类型 常用建模方法 应用举例 短语/句子 文法、关键词、深度神经网络 搜索引擎、多轮对话 段落 LDA、SVM、聚类、深度神经网络等 主 ...
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2021-06-28 21:01:14
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一、简介 1 算法原理 头脑风暴优化算法主要由聚类和变异组成。 1.1 聚类 聚类：BSO采用K-means聚类算法，将相似的个体聚成k类，并将人为设定的适应度函数值最优的个体作为聚类的中心。当然，为了避免陷入局部最优，将有概率随机产生一个新个体替换其中 一个聚类中心。 1.2 变异 BSO变异主要 ...
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2021-06-28 20:55:32
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一、简介 1 如何理解模糊聚类 事物间的界线，有些是明确的，有些则是模糊的。当聚类涉及到事物之间的模糊界线时，需要运用模糊聚类分析方法。 如何理解模糊聚类的“模糊”呢：假设有两个集合分别是A、B，有一成员a，传统的分类概念a要么属于A要么属于B，在模糊聚类的概念中a可以0.3属于A，0.7属于B，这 ...
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2021-06-28 17:59:16
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一、简介 模拟退火算法介绍 3 模拟退火算法的参数 模拟退火是一种优化算法，它本身是不能独立存在的，需要有一个应用场合，其中温度就是模拟退火需要优化的参数，如果它应用到了聚类分析中，那么就是说聚类分析中有某个或者某几个参数需要优化，而这个参数，或者参数集就是温度所代表的。它可以是某项指标，某项关联度 ...
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2021-06-21 20:08:51
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GAN原理介绍 GAN 来源于博弈论中的零和博弈，博弈双方，分别为生成模型与判别模型。 生成模型G捕捉样本数据的分布，用服从某一分布例如正太，高斯分布的噪声z来生成一个类似真实训练数据的样本，追求的效果是越像真实越好。 判别模型是一个二分类器，判别样本来自于训练数据还是真实数据的概率。如果来自于真实 ...
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2021-06-20 18:06:47
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数据导入是所有数模编程的第一步，比你想象的更重要。 先要学会一种未必最佳，但是通用、安全、简单、好学的方法。 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人。 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题，问题总会涉及一些数据。 有些数据是在题目的文字描述中给 ...
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2021-06-02 16:59:13
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sklearn.base 基础类 & 工具类 sklearn.calibration 概率 sklearn.cluster 聚类 sklearn.compose 复合 sklearn.covariance 协方差 sklearn.cross_decomposition 交叉分解 sklearn.da ...
1、聚类分析概述 聚类目前常用来做粗分类，粗分类完再细分类一般用其他算法实现 自顶向下法：分裂；自低向上法：聚合 2、相似性计算方法 2.1连续型属性的相似性计算方法 2.2二值离散型属性的相似性计算方法 2.3多值离散型属性的相似性计算方法 2.4混合类型属性的相似性计算方法 则d(1,2) = ...
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2021-05-24 13:39:30
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一、线性回归 一、线性回归 ? 假设有数据有 ，其中 , 。其中m为训练集样本数，n为样本维度，y是样本的真实值。线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）。即有如下目标函数： 其中线性函数如下： ? ...
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2021-04-28 12:19:06
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