谱聚类 广义上来说，任何在算法中用到SVD/特征值分解的，都叫Spectral Algorithm。顺便说一下，对于任意矩阵只存在奇异值分解，不存在特征值分解。对于正定的对称矩阵，奇异值就是特征值，奇异向量就是特征向量。 传统的聚类算法，如K-Means、EM算法都是建立在凸球形样本空间上，当样本空 ...
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2018-07-15 19:41:15
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欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！也可以搜索公众号：磐创AI，关注我们的文章。 作者：磐石 简述 图相关的符号符号 相似度矩阵S 拉普拉斯矩阵L性质 谱聚类算法 总结 一、简述 聚类是对探索性数据分析最 ...
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2018-07-15 19:29:51
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主成分分析可以简单的总结成一句话：数据的压缩和解释。常被用来寻找判断某种事物或现象的综合指标，并且给综合指标所包含的信息以适当的解释。在实际的应用过程中，主成分分析常被用作达到目的的中间手段，而非完全的一种分析方法。 可以通过矩阵变换知道原始数据能够浓缩成几个主成分，以及每个主成分与原来变量之间线性 ...
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2018-07-11 14:47:32
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(1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 ...
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2018-07-07 20:23:41
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13.1无监督学习：简介 将没有标签的样本分成不同的集合（簇），这种算法叫做聚类。常用的领域有市场分割、社交网络分析、计算机集群管理、了解星系等。 13.2K-均值算法 （1）K-均值是最普及的聚类算法，是一种迭代算法，假设需要将数据聚类成n个组，这时候首先随机选择K个点，称为聚类中心。 将每个样本 ...
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2018-07-03 23:43:51
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下面凌乱的小记一下无监督学习 无监督学习 聚类 降维 聚类：数据相似性 相似性的评估：两个数据样本间的距离 距离：欧氏距离 曼哈顿距离 马氏距离 夹角余弦 sklearn 聚类算法 sklearn.cluster，如k means 近邻传播 DBSCAN等 标准的数据输入格式：[样本个数，特征个数] ...
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2018-07-02 20:48:48
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算法流程：1） 随机指定k个点，将离k个点最近的一些点作为簇，划分k个簇2） 算法每个簇的中心点，继续迭代1），指导划分的簇不改变优缺点： ...
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2018-07-02 19:22:55
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层次聚类（hierarchical clustering）可在不同层次上对数据集进行划分，形成树状的聚类结构。AggregativeClustering是一种常用的层次聚类算法。 其原理是：最初将每个对象看成一个簇，然后将这些簇根据某种规则被一步步合并，就这样不断合并直到达到预设的簇类个数。这里的关 ...
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2018-07-01 21:22:44
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密度聚类（Density-based Clustering）假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度来确定。DBSCAN是常用的密度聚类算法，它通过一组邻域参数（??，MinPtsMinPts）来描述样本分布的紧密程度。给定数据集DD={x? 1，x? 2，x? 3，...，x? Nx→1，x→2，x ...
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2018-07-01 20:56:25
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首先需要明确OOM并不一定会导致程序挂掉,导致服务不可用的是堆内存被耗尽，从而使得主线程直接退出，或者所有工作线程频繁因为OOM异常终止。 。jvm管理的内存大致包括三种不同类型的内存区域：Permanent Generation space（永久保存区域）、Heap space(堆区域)、Java ...
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2018-07-01 10:25:28
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