1.机器学习 机器学习是工具，具体应用到某个实际场景下，才是目的。 2.分类 a 监督学习，包括回归（regression），分类（classification）。回归问题，数据可以是连续或者离散，分类问题，数据一般是离散的。 b 理论学习，机器学习目前主流的算法，用算法工具结合具体使用场景，解决问 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-04 19:27:29
阅读次数：
173
Kmeans算法分析31省市消费水平 运算后; Expenses: 4512.27['江苏', '安徽', '湖南', '湖北', '广西', '海南', '四川', '云南']Expenses: 7754.66['北京', '上海', '广东']Expenses: 5678.62['天津', '浙 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-04 18:13:16
阅读次数：
175
根据学生月上网时间数据运用DBSCAN算法计算： 运行结果： Labels: [ 0 -1 0 1 -1 1 0 1 2 -1 1 0 1 1 3 -1 -1 3 -1 1 1 -1 1 3 4 -1 1 1 2 0 2 2 -1 0 1 0 0 0 1 3 -1 0 1 1 0 0 2 -1 1 ...
分类：
数据库 时间：
2017-11-04 18:12:40
阅读次数：
369
K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y ...
分类：
编程语言 时间：
2017-11-03 15:16:01
阅读次数：
250
简介 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotl ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-03 14:19:59
阅读次数：
179
聚类概念 无监督问题：我们手里没有标签 聚类：相似的东西分到一组 难点：如何评估，如何调参 基本概念 要得到簇的个数，需要指定K值 质心：均值，即向量各维取平均即可 距离的度量：常用欧几里得距离和余弦度（先标准化） 优化目标： 工作流程： 优势： 简单、快速、适合常规数据集 劣势： K值难确定 复杂 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-11-02 14:27:19
阅读次数：
258
在分类和聚类运算中我们经常计算两个个体之间的距离，对于连续的数字（Numric）这一点不成问题，但是对于名词性（Norminal）的类别，计算距离很难。即使将类别与数字对应，例如{‘A’，‘B’，‘C’}与[0,1,2]对应，我们也不能认为A与B，B与C距离为1，而A与C距离为2。独热编码正是为了处 ...
分类：
Web程序 时间：
2017-11-01 17:00:38
阅读次数：
500
rcnn:看作分类问题，算法的组合：候选框+卷积提取特征+svm分类 候选框是借用外来的方案，深度学习只是用来提取特征，分类是svm算法，所以不是端到端的方案 1：边缘策略，先根据图像像素之间的关系聚类得到很多的候选框，这部分有很多的方案，比如：selectivesearch 2：根据得到的候选框， ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 17:36:41
阅读次数：
163
Python进行KMeans聚类是比较简单的，首先需要import numpy，从sklearn.cluster中import KMeans模块： 然后读取txt文件，获取相应的数据并转换成numpy array： 设置类的数量，并聚类： 完整代码： 运行结果： ...
分类：
编程语言 时间：
2017-10-30 19:50:08
阅读次数：
234
Concepts： 1）combination of random and deterministic approaches 随机和确定性方法的组合 2）the concept of clustering 聚类的概念 3）the concept of a systematic evolution o ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-28 22:05:28
阅读次数：
262
