Assignment 3: Frequent Itemsets, Clustering,AdvertisingFormative, Weight (15%), Learning objectives (1, 2, 3),Abstraction (4), Design (4), Communicati ...
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2019-06-12 19:29:20
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最近在研究sample之间的similarity，以便更好地进行clustering，一下是相关资料 TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 TF-IDF与余弦相似性的应用（二）：找出相似文章 相似度（距离计算）汇总 常用的相似度计算方法原理及实现 机器学习中的相似性度量 大量短文本聚 ...
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2019-06-11 11:19:49
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十三、聚类(Clustering) 13.1 无监督学习：简介 参考视频: 13 1 Unsupervised Learning\_ Introduction (3 min).mkv 在这个视频中，我将开始介绍聚类算法。这将是一个激动人心的时刻，因为这是我们学习的第一个非监督学习算法。我们将要让计算 ...
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2019-05-19 23:16:43
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概要 原文参考链接：https://towardsdatascience.com/the-5-clustering-algorithms-data-scientists-need-to-know-a36d136ef68 聚类是常用于机器学习中的将数据分组合并的方法。聚类是一种非监督学习方法，其目的旨 ...
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2019-05-12 10:21:55
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一、 概述：（用精炼的语言描述文章的整体思路及结果） 本文选择四个不同的数据集，分为基于谱图数计数和基于峰值强度计数的无标记定量两种情况，对谱图进行聚类算法分析，提高了低丰度蛋白的可检测性，并开发了可直接使用的聚类方法的PD节点。 二、 研究背景： 无标记量化已成为许多基于质谱的蛋白质组学实验中的常 ...
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2019-04-15 10:32:52
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Specific topics in Part 2 include: greedy algorithms (scheduling, minimum spanning trees, clustering, Huffman codes), dynamic programming (knapsack, s ...
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2019-03-15 09:15:23
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简介 相对于决策树、朴素贝叶斯、SVM等有监督学习，聚类算法属于无监督学习。 有监督学习通常根据数据集的标签进行分类，而无监督学习中，数据集并没有相应的标签，算法仅根据数据集进行划分。 由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。 基本思想 在没有标签的数据集中 ...
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2019-03-03 20:21:12
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介绍 Kong集群允许您通过添加更多的机器来处理更多的传入请求来水平扩展系统。它们将共享相同的配置，因为它们指向相同的数据库。指向相同数据存储的Kong节点将是相同Kong集群的一部分。 您需要在Kong集群前面有一个负载均衡器，以便跨可用Kong节点分发流量。 一个Kong集群能做什么，不能做什么 ...
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2019-02-14 20:20:51
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SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
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2019-02-12 15:56:42
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1. 聚类(Clustering) 1.1 无监督学习: 简介 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，在非监督学习中，我们的数据没有附带任何标签，我们拿到的 ...
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2019-02-08 14:27:34
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