https://www.jianshu.com/p/162c9ec713cf 摘要： 让我们走进K-Means算法的“前世今生”以及和它有关的十个有趣的应用案例。 K-means算法具有悠久的历史，并且也是最常用的聚类算法之一。K-means算法实施起来非常简单，因此，它非常适用于机器学习新手爱好者 ...
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2018-08-24 10:55:42
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K means算法流程 给定条件： example set: $(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_N, y_N)$ 初始化： K个簇类的中心点坐标(用C来表示):$$(\ ...
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2018-08-23 14:16:25
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聚类是把一个数据集划分成多个子集的过程，每一个子集称作一个簇（Cluster），聚类使得簇内的对象具有很高的相似性，但与其他簇中的对象很不相似，由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类。在相同的数据集上，不同的聚类算法可能产生不同的聚类。 聚类分析用于洞察数据的分布，观察每个簇的特征，进一步分析特定簇的 ...
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2018-08-23 13:07:58
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目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五.具体实例 目录 一.k均值简介 二.应用简介 三.算法 四.选择合适的K 五 ...
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2018-08-23 02:24:17
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一：机器学习之间的关系 1.人工智能，机器学习，深度学习 下面是一个历史发展，也是一个包含的关系。 2.人工智能 像人一样思考，像人一样行动。、 下面是所包含的部分。 3.机器学习 重要的是机器使用学习，得到下一步运算。 二：机器学习的领域 1.领域 分类，回归，排序，聚类，降维 2.监督学习，非监 ...
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2018-08-23 00:37:18
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word2vec的学习 python的几个扩展工具： 1. numpy 2. scipy 3. gensim word2vec的学习 python的几个扩展工具： 1. numpy 2. scipy 3. gensim 如何对新闻的关键词进行聚类？比如说，给你一个关键词“苍井空”，你怎么把“女优”， ...
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2018-08-21 10:55:00
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一、K-Means聚类算法 优点： （1）原理简单，实现容易，收敛速度快 （2）球形边界效果较好 缺点： （1）k取值不好把握 （2）非球形边界效果较差 （3）对噪音和异常点较敏感 应用： （1）被大多数搜索引擎用于通过相似性对网页进行聚类，并识别搜索结果的相关率，有助于搜索引擎减少用户的计算时间 ...
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2018-08-21 01:05:00
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“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一 ...
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2018-08-14 18:56:07
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主要参考 K-means 聚类算法及 python 代码实现 还有 《机器学习实战》 这本书，当然前面那个链接的也是参考这本书，懂原理，会用就行了。 1、概述 K-means 算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算 ...
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2018-08-10 17:09:20
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k近邻算法（knn）是一种基本的分类与回归的算法，k means是一种基本的聚类方法。 k近邻算法（knn） 基本思路：如果一个样本在特征空间的k个最相似（即特征空间最邻近）的样本大多数属于某一类，则该样本也属于这一类。 影响因素： 1. k值的选择。k的值小，则近似误差小，估计误差大；k的值大，则 ...
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2018-08-10 10:47:02
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