1. 密度聚类概念 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于 ...
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2017-11-11 00:33:29
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原文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cf812be0102viuh.html 上一次分享了google测试分享-分层测试，有很多自动化测试的策略和实施都要有一个重点和计划，那这次会把google是如何来对SUT制定测试计划的分享下。 为了让这些blog分享更有逻辑 ...
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2017-11-09 21:02:24
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K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y ...
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2017-11-03 15:16:01
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聚类概念 无监督问题：我们手里没有标签 聚类：相似的东西分到一组 难点：如何评估，如何调参 基本概念 要得到簇的个数，需要指定K值 质心：均值，即向量各维取平均即可 距离的度量：常用欧几里得距离和余弦度（先标准化） 优化目标： 工作流程： 优势： 简单、快速、适合常规数据集 劣势： K值难确定 复杂 ...
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2017-11-02 14:27:19
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Part1.乐视网视频推荐系统 推荐系统：和传统的推荐系统架构无异（基础建模+规则） 数据模块特点：用户反馈服务数据-》kv 缓存-》log存储 行为日志-》解析/聚合-》session log-》cf/用户模型 系统推荐流程： 召回：聚类算法；tensorflow（topN）；分类，top个性化标 ...
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2017-10-23 18:05:05
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前言在之前关于聚类算法的文章中，笔者主要涉及的内容均是和参数求解相关的，如C均值（包括模糊C均值）、混合高斯模型等，而对于一些无参数密度估计的算法尚未讨论，而且一般基于参数密度估计的算法均是建立在假设的概率分布族（如高斯分布、多项式分布等）基础之上的，而在实..
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2017-10-19 19:37:37
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前一文中已经对推荐算法做了个简单的介绍，最常用的就是协同过滤，可分为基于用户的或者基于作品的。我以mahout对这两个算法进行了测试，发现只用这两个算法来完成推荐的工作，还远远不够。这两算法有以下问题待解决: 1.数据源的广度和精度。 算法需要大量的user_id,product_id,like_n ...
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2017-10-10 19:13:34
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Classification(分类)，根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。即分类器classifier已被告知有哪些类别。分类器通过对已知分类的数据进行学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。这种提供训练数据的过程属于监督学习supervised learning。 Cluste ...
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2017-10-10 01:19:16
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转自穆晨 阅读目录 前言 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 K-Means 聚类算法 K-Means性能优化 二分K-Means算法 小结 转自穆晨 阅读目录 前言 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 K-Means 聚类算法 K-Means性能优化 二分K-Means算法 小结 回到顶部 前言 ...
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2017-10-08 16:56:16
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fast rcnn和rfcn中使用的都是默认的anchor box设置，都是9种，比例为0.5 、1、 2，大小为128、256、512。但我的数据集的gt框更小，需要找到适合我的数据集的anchor box尺寸。 yolo9000提出了用kmeans聚类算法来找到合适的anchor box尺寸。 ...
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2017-10-08 16:09:04
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