概率分布 假设每一个随机变量都符合高斯分布，那么根据已有的数据，就可以得到$\mu$ 和$\sigma$ 的估计值，从而得到其分布函数，然后就可以针对预测数据进行预测，针对多维数据，采用高维高斯分布，每一维度都是独立的，并且都符合高斯分布，计算出每一维度的高斯分布函数，可以得到多维高斯分布函数，然后 ...
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2020-09-12 21:12:57
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这篇我们看看最长公共子序列的另一个版本，求字符串相似度(编辑距离)，我也说过了，这是一个非常实用的算法，在DNA对比，网页聚类等方面都有用武之地。一：概念对于两个字符串A和B，通过基本的增删改将字符串A改成B，或者将B改成A，在改变的过程中使用的最少步骤称之为:编辑距离。比如如下的字符串：我们通过种种操作，痉挛之后编辑距离为3，不知道你看出来了没有？二：解析可能大家觉得有点复杂，不好理解，我试着把
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2020-09-09 18:58:03
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在机器学习的流程中数据挖掘是重要的一环。数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的或未知，但可能有用信息的过程。今天给大家介绍10个最强的数据挖掘工具，欢迎小伙伴们收藏起来。1.KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析，进行数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。它还通过模块化的数据流水线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够
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2020-08-24 16:32:14
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1、应用场景实时数据流通过kafka后，根据业务需求，一部分直接借助kafka-connector入Elasticsearch不同的索引中。另外一部分，则需要先做聚类、分类处理，将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。如下图所示：业务系统的分层结构可分为：接入层、数据处理层、数据存储层、接口层。那么问题来了？我们需要基于聚合（数据处理层）的结果实现检索和聚合分析操作，如何实现更快的检索和更高效
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2020-08-03 09:46:14
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基于K-means聚类算法的图像分割：https://www.jianshu.com/p/11d7cde4944d 直线检测。。 ...
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2020-08-03 00:51:15
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YOLOv3中K-Means聚类出新数据集的Anchor尺寸 ...
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2020-08-02 12:46:49
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import osimport sys as sys#reload(sys)#sys.setdefaultencoding('utf-8')from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import feature_extractionfrom skl ...
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2020-07-30 22:01:41
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本文主要解读CenterNet如何加载数据，并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。 1. YOLOv3和CenterNet流程对比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同，以YOLOv3为例，大致梳理一下模型的框架和数据处理流程。 YOLOv3是一个经典的单阶段的 ...
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2020-07-30 18:23:01
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数据挖掘导论 完整版PDF+PPT+Python R 代码 内容介绍 本书对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入 ...
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2020-07-23 16:03:17
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一、概述 假设有以下数据： $$X=(x_{1},x_{1},\cdots ,x_)=\begin x_{1}\ x_{2}\ \vdots \ x_ \end{N \times p}\ 其中x\in \mathbb^且x_\overset{\sim }N(\mu ,\Sigma )\ 则参数\th ...
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2020-07-22 20:58:47
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