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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系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 逻辑回归 算法介绍 今天我们一起来学习使用非常广泛的分类算法：逻辑回归，是的，你没有看错，虽然它名字里有回归，但是它确实是个分类算法，作为除了感知机以外，最最最简单的分类算法，下面我们把它与感知机对比来进行学习； 从决策边界上看 感知 ...
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2021-06-24 18:35:36
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一、简介 1 蚁群算法的提出 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、 ...
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2021-06-24 17:59:46
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1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集 ...
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2021-06-23 16:38:22
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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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计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据，拟合模型和计算连续 5 次的分数（每次不同分割）来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: >>> from skle ...
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2021-06-20 17:46:16
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1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 sc ...
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2021-06-20 17:35:34
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有两种类型的转换是可用的:分位数转换和幂函数转换。分位数和幂变换都基于特征的单调变换，从而保持了每个特征值的秩。 通过执行秩变换，分位数变换平滑了异常分布，并且比缩放方法受异常值的影响更小。但是它的确使特征间及特征内的关联和距离失真了。 幂变换则是一组参数变换，其目的是将数据从任意分布映射到接近高斯 ...
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2021-06-19 19:31:43
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简介： 最佳实践，以DLA为例子。DLA致力于帮助客户构建低成本、简单易用、弹性的数据平台，比传统Hadoop至少节约50%的成本。其中DLA Meta支持云上15+种数据数据源（OSS、HDFS、DB、DW）的统一视图，引入多租户、元数据发现，追求边际成本为0，免费提供使用。DLA Lakehou ...
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2021-06-18 20:06:29
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1 Hoeffding不等式 Hoeffding不等式是非常有用的一个不等式，在机器学习、统计学等领域，都发挥着巨大的作用。 它的思想与Markov不等式有些类似，我们先给出它的形式： Hoeffding不等式：$Y_1,\ldots,Y_n$为独立观测，\(E(Y_i)=0\)，\(a_i\leq ...
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2021-06-15 17:41:59
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