一、关于聚类及相似度、距离的知识点 二、k-means算法思想与流程 三、sklearn中对于kmeans算法的参数 四、代码示例以及应用的知识点简介 （1）make_blobs：聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_feature ...
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2018-05-08 14:24:08
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本文针对IBM SPSS Modeler中的“异常”节点对应的离群点检测算法以及节点使用方法进行了分析和说明，不当之处请批评指正！ ...
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2018-05-06 18:58:20
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公式实在不好敲呀，我拍了我笔记上的公式部分。原谅自己小学生的字体（太丑了）。 聚类属于无监督学习方法，典型的无监督学习方法还有密度估计和异常检测。 聚类任务：将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集为一个类。 性能指标（有效性指标）：类内相似度高，类间相似度低。 性能度量： （1）外部指标 ...
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2018-05-06 13:33:44
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一、结构 二、作用 1.大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能.????// to do 2.采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野，最后拼接意味着不同尺度特征的融合 3.文章说很多地方都表明pooling挺有效，所以Inception里面也嵌入了 ...
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2018-05-05 11:15:30
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一旦我们的聚类算法确定了聚类和原型轨迹，在这种情况下，每个具有三个原型轨迹的三个群集， 我们可以开始对在路上遇到的车辆进行在线预测。首先，我们观察了车辆的部分轨迹。接下来我们比较一下 每个集群原型轨迹的相应部分。这个比较是使用完成的这是我们之前用来执行聚类的相同度量。 每个群集的信念基于更新，部分轨 ...
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2018-05-04 16:57:44
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0、思想： 对于给定的待分类项x，通过学习到的模型计算后验概率分布，即：在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为x所属的类别。后验概率根据贝叶斯定理计算。 关键：为避免贝叶斯定理求解时面临的组合爆炸、样本稀疏问题，引入了条件独立性假设。用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独 ...
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2018-05-04 14:08:02
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3.1 目标客户的特征分析 在目标客户的典型特征分析中，业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索（来源历史数据模拟推测），也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析、挖掘和提炼，两者目标一致，只是思路不同、数据来源不同而已。另外，分析技术也有一定的差异。 3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型 ...
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2018-05-01 20:42:20
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注：最近在工作中，高频率的接触到了SVM模型，而且还有使用SVM模型做回归的情况，即SVR。因此就打算在这里做个总结，比较一下使用同一个模型做分类和回归之间的差别。这篇总结，不会涉及太多公式，只是希望通过可视化的方法对SVM有一个比较直观的认识。 0. 支持向量机（support vector ma ...
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2018-05-01 12:21:34
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python3 学习使用api 使用了网上的数据集，我把他下载到了本地 可以到我的git中下载数据集： https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码： ...
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2018-04-30 12:03:42
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一、Hierarchical Clustering简介 层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别数据点间的相似度来创建一棵有层次的嵌套聚类树。在聚类树中，不同类别的原始数据点是树的最低层，树的顶层是一个聚类的根节点。 二、层次聚类的合并算法 假设有 ...
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2018-04-30 11:59:08
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