0. 背景 评估（或者说验证）聚类结果就如同聚类本身一样困难。通常的方法有 内部评估 和 外部评估 这两种： 内部评估的方法：通过一个单一的量化得分来评估算法好坏；该类型的方法 外部评估的方法：通过将聚类结果与已经有“ground truth”分类进行对比。要么通过人类进行手动评估，要么通过一些指标 ...
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2018-03-16 18:39:41
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Python在机器学习方面一个非常强力的模块－－－scikit-learn模块,它作为数据挖掘和数据分析方面的一个简单而有效的工具，主要包括６大功能：分类(Classification),回归(Regression),聚类(Clustering),降维(Dimensionality Reductio ...
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2018-02-20 14:44:16
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Clustering Unsupervised learning introduction 什么是非监督学习呢? 在一个典型的监督学习中，我们有一个有标签的训练集，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，在这里的监督学习中，我们有一系列标签，我们需要据此拟合一个假设函数。 与此不同的是，在 ...
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2018-02-09 23:57:50
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ng机器学习视频笔记（十一） ——K-均值算法理论 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervised learning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。 由于K均 ...
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2018-02-04 12:49:50
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 13.2 K 均值算法 13.3 优化目标 13.4 随机初始化 13.5 选择聚类数 十四、降维(Dimensionality Reduction) 14.1 动机一：数据压缩 14.2 动机二：数据可视化 14.3 主成分分析问题 ...
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2018-01-17 01:13:49
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K-均值聚类 k-均值（k-means Clustering）算法是著名的划分聚类算法。由于他的简洁和效率使得它成为所有聚类算法中最为广泛使用的。 给定一个数据点集合和需要的聚类数目K（K是有用户指定的），K-均值算法根据某个距离函数反复的把数据分入K个聚类中。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素 ...
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2018-01-14 17:39:36
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昨天： （1）找到了一个Spyder，运行出了网上的一段代码。 （2）收到了老师的数据，目前的方向是CNN和hierarchical clustering（层次聚类） （3）在网上的视频看到了代码，应该看看并尝试运行。 今天： （1）运行：左边 Tensorflow（现已支持Windows） （2） ...
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2018-01-06 00:33:52
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Windows?Server?Failover?Clustering是微软重要的Windows?Server功能，它为微软众多企业级平台提供底层高可用机制，掌握WSFC的概念原理，功能使用，故障排错将对管理员运维有很大帮助，本系列文章将从WSFC的概念介绍，功能使用，故障排错，性能优化，WSFC?2016新功能解析等多个层面来为大家介绍WSFC，一
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2017-12-24 21:34:39
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kmeans Scala程序 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spar ...
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2017-12-22 00:36:40
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机器学习week8 ex7 review 这周学习K-means,并将其运用于图片压缩。 1 K-means clustering 先从二维的点开始，使用K-means进行分类。 1.1 Implement K-means K-means步骤如上，在每次循环中，先对所有点更新分类，再更新每一类的中心 ...
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2017-11-23 08:21:34
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