结巴分词：jieba.cut() 决策树 集成学习 无监督学习 tf-idf文本特征提取 tf 词频 idf 逆向文档频率 tf-idf 思想：一篇文章中出现多次，其他文章很少出现 TF-IDF作用：用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。 词频（term frequen ...
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2019-11-18 15:38:18
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讲授LDA基本思想，寻找最佳投影矩阵，PCA与LDA的比较，LDA的实际应用 前边讲的数据降维算法PCA、流行学习都是无监督学习，计算过程中没有利用样本的标签值。对于分类问题，我们要达到的目标是提取或计算出来的特征对不同的类有很好的区分度，由于没有用样本的标签值，会导致一个问题，不同的两类样本，如A ...
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2019-11-16 19:45:55
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第三阶段 无监督学习与序列模型 【核心知识点】 - K-means、GMM以及EM - 层次聚类，DCSCAN，Spectral聚类算法 - 隐变量与隐变量模型、Partition函数 - 条件独立、D-Separation、Markov性质 - HMM以及基于Viterbi的Decoding - ...
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2019-11-12 15:57:17
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一、聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征，如下图所示： 根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把越相似、差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。 二 ...
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2019-11-09 21:49:33
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Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一，它是一种无监督学习算法，小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”，所以对聚类算法有比较深刻的理解，于是决定开一个专题来写聚类算法，希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助。聚类可以作为一个单 ...
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2019-11-09 17:50:03
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聚类算法 简介 聚类就是对大量 未知标注的数据集 ，按照数据 内部存在的数据特征 将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小； 属于无监督学习 。 聚类算法的重点是计算样本项之间的 相似度 ，有时候也称为样本间的 距离 相似度/距离 闵可夫斯基距离 $$ dis ...
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2019-11-02 13:37:01
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利用这个算法，学习一些机器学习中的基本概念。常用的是有监督学习和无监督学习。 ...
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2019-10-28 12:15:24
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前言 AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容，并且非常有意思，神经网络通过大量数据集，进行end-to-end的训练，不断提高其准确率，而AutoEncoder通过设计encode和decode过程使输入和输出越来越接近，是一种无监督学习过程。 AutoEncoder Introduct ...
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2019-10-23 00:14:13
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# K-Means聚类算法K-means聚类算法属于无监督学习算法，它实现简单并且聚类效果优良，所以在工业界也被广泛... ...
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2019-10-16 17:47:36
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https://spaces.ac.cn/archives/5448/comment-page-1?replyTo=9054 话在开头 # 在深度学习等端到端方案已经逐步席卷NLP的今天，你是否还愿意去思考自然语言背后的基本原理？我们常说“文本挖掘”，你真的感受到了“挖掘”的味道了吗？ 无意中的邂逅 ...
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2019-10-06 00:43:50
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