一、 机器学习相关慨念 1、机器学习定义 大数据时代，随着网络的普及化以及计算机计算速度和存储能力的提高，人类更容易收集、存储、传输、管理数据，各行各业已经积累了大量的数据资源。如何利用这些数据服务于人类社会、促进经济发展、便捷人类生活日益成为各行各业关注的重点。由于人类处理数据的能力有限，因而只能 ...
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2017-03-24 00:20:54
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作者：桂。 时间:2017-03-22 06:13:50 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理，却啰嗦的没完没了。本文主要介绍：多直线的拟合，多曲线可以 ...
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2017-03-23 01:11:08
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转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/82c3ef86303321055eb10f7e100eb84b.html PIC算法 幂迭代聚类 PIC算法全称Power iteration clustering 幂迭代聚类 1.谱聚类 幂迭代聚类的前身-- ...
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2017-03-22 00:42:51
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聚类算法的原理介绍及Python的简单实践，主要包括K-Means,DBSCAN,DPEAK,Spectral_Clustering。
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2017-03-19 22:33:14
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1. 聚类与分类的区别： 首先要来了解的一个概念就是聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习” ...
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2017-03-17 23:51:47
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本文将系统的讲解数据挖掘领域的经典聚类算法，并给予代码实现示例。虽然当下已有很多平台都集成了数据挖掘领域的经典算法模块，但笔者认为要深入理解算法的核心，剖析算法的执行过程，那么通过代码的实现及运行结果来进行算法的验证，这样的过程是很有必要的。因此本文，将有助于读者对经典聚类算法的深入学习与理解。 4 ...
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2017-03-17 23:11:34
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1、聚类是一种无监督学习，他讲相似的对象放到同一簇下，有点像自动分类。聚类方法几乎可以用到任何对象上，簇内的对象越相似，聚类结果就越好。 2、K均值聚类的优点 算法简单容易实现 缺点： 可能收敛到局部最小值，在大规模数据上收敛速度较慢 3、K-均值算法算法流程以及伪代码 首先随机选择k个初始点作为质 ...
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2017-03-17 00:27:01
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1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Mar 16 14:52:58 2017 4 5 @author: Jarvis 6 """ 7 import tensorflow as tf 8 import numpy as np 9 impor ...
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2017-03-16 23:49:17
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序 由于项目需要，需要对数据进行处理，故而又要滚回来看看paper,做点小功课，这篇文章只是简单的总结一下基础的Ｋmeans算法思想以及实现； 正文： 1.基础Kmeans算法. Kmeans算法的属于基础的聚类算法，它的核心思想是： 从初始的数据点集合，不断纳入新的点，然后再从新计算集合的“中心” ...
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2017-03-14 13:32:51
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