有监督的分类算法的评价指标通常是accuracy, precision, recall, etc；由于聚类算法是无监督的学习算法，评价指标则没有那么简单了。因为聚类算法得到的类别实际上不能说明任何问题，除非这些类别的分布和样本的真实类别分布相似，或者聚类的结果满足某种假设，即同一类别中样本间的相似性 ...
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2017-06-19 19:48:19
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半监督学习 顾名思义是介于分类（监督学习）与聚类（无监督学习）之间的一种学习范式。给定很少一部分样本的类标签，怎么样利用少部分具有类标签的数据来提高聚类的准确率是其研究主题。其中基于图的标签传播（Label Propagation）算法是有影响的算法之一。 UCI机器学习数据库：http://arc ...
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2017-06-17 18:36:27
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现有的机器学习算法根据模型的学习过程大致可以分为四类：监督式学习，无监督式学习，半监督式学习和增强学习。 ① 监督式学习：从标记好的训练数据中进行模型的训练，常用来做分类和回归，例如逻辑回归、反向神经网络； ② 无监督式学习：根据数据的特征直接对数据的结构和数值进行归纳，常用来做聚类，例如周知的K- ...
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2017-06-16 23:02:32
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基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类（Alex Rodriguez and Alessandro Laio） 摘要：聚类分析目的是基于元素之间的相似度对其进行分类，应用范围从天文学到生物信息学、文献计量学到模式识别。我们提出一种方法，思想基于簇中心具有比其邻居更大密度的特点以及与更大密度点之间有一个相对 ...
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2017-06-15 23:34:07
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目标检測、识别、分类、特征点的提取David Lowe：Sift算法的发明者，天才。Rob Hess：sift的源代码OpenSift的作者，个人主页上有openSift的下载链接。Opencv中sift的实现。也是參考这个。Koen van de Sande：作者给出了sift,densesift ...
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2017-06-13 22:52:28
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1.什么是超参数 所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数。比如聚类方法里面类的个数，或者话题模型里面话题的个数等等，都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定的，经过不断试错来调整，或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。深度学习和神经网络模型，有 ...
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2017-06-12 17:10:35
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机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在乎精度（ac ...
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2017-06-10 10:48:08
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http://blog.csdn.net/gisshixisheng/article/details/41208185 在前两节，讲到了两种不同方式的聚类，一种是基于距离的，一种是基于区域范围的，两种不同的聚类都是通过扩展esri/layers/GraphicsLayer方法来实现的。在本节，就详细 ...
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2017-06-09 17:22:05
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最近在学习论文的时候发现了在science上发表的关于新型的基于密度的聚类算法 Kmean算法有很多不足的地方，比如k值的确定，初始结点选择，而且还不能检测费球面类别的数据分布，对于第二个问题，提出了Kmean++，而其他不足还没有解决，dbscan虽然可以对任意形状分布的进行聚类，但是必须指定一个 ...
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2017-06-08 22:30:36
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考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了 ...
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2017-06-08 18:03:33
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