跟着Leo机器学习实战:Kmeans聚类 Kmeans聚类 优点:容易实现 缺点:容易陷入局部最小值,在大规模数据收敛很慢。 适用数据类型:数值型数据 伪代码 加载数据 from numpy import * def loadDataSet(fileName): #...
跟着Leo机器学习实战:Kmeans聚类 Kmeans聚类 优点:容易实现 缺点:容易陷入局部最小值,在大规模数据收敛很慢。 适用数据类型:数值型数据 伪代码 加载数据 from numpy import * def loadDataSet(fileName): #...
可视化聚类效果7.比较不同的簇数的均方误差8.对数据归一化处理 1.实验目的 1.使用sklearn库中的鸢尾花数据集,并尝试使用花瓣的宽度和长度特征来形成簇。 2. 为简单起见,删除其他两个特征。 3. 找出是否有任何...
主要参考《机器学习实战》—— Peter Harrington著。 导航K-Means简介代码实现(一)数据集读入(二)距离计算(三)构建随机质心(四)数据聚类(五)完整代码改进:采用二分法(一)简介(二)代码最后 K-Means...
另外一种是要对k大小的选择也没有很完善的理论,针对这个比较经典的理论是轮廓系数,二分聚类的算法确定k的大小,在最后还写了二分聚类算法的实现,代码主要参考机器学习实战那本书: #encoding:utf-8 ''''' ...
奇异值分解()是一种重要的矩阵分解技术,它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积,分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下:对于任意m×nm \times nm×n的矩阵AAAVTV^TVT其中 A 是待...
文章目录1 背景2 框架2.1 数据划分与模型并行2.1.1 计算并行模式2.1.2 数据并行模式2.1.3 模型并行模式2.2 通信机制2.3 数据与模型聚合3 优化算法...分布式机器学习实战5.1 单机实战5.2 分布系统实战6 总结讨论参考文献...
Adversarial ML Threat Matrix——对抗性机器学习威胁矩阵简介>ATLAS——对抗性机器学习威胁矩阵案例研究一>Palo Alto Networks Security AI 研究团队能够通过域名变形,来绕过基于卷积神经网络 (CNN) 的僵尸网络...
本达人课,作为中文自然语言处理边学边实战的入门级教程,以小数据量的“简易版”实例,通过实战带大家快速掌握 NLP 在中文方面开发的基本能力。 本课程共包含 18 节。各小节之间并没有紧密耦合,但是整个内容还是...
Udacity AI学习笔记机器学习logistics regression(LR)support vector machine(SVM)神经网络(neural network)核方法k均值聚类(k-means clustering)分层聚类实战项目str.format() #格式化字符串统计学知识...
机器学习Python机器学习概述什么是机器学习为什么需要机器学习机器学习的问题机器学习的种类机器学习的一般过程机器学习的典型应用机器学习的基本问题数据预处理均值移除(标准化)范围缩放归一化二值化独热编码标签...
本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的第七章的数据——《航空公司客户价值分析》做的分析对部分代码,做出补充,对原文中的雷达图进行了实现。 1. 背景与目标分析 此项目旨在根据航空公司提供的数据,对其客户...
前言 关键词提取就是从文本里面把跟这篇...因此,关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用,它不仅是进行这些工作不可或缺的基础和前提,也是互联网上信息建库的一项重要工作。 关键词抽取从...
AI:大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合(文本/图片/编程...
还记得半年前开始看并给鱼书一做笔记的热情,现在想进一步了,作者和翻译作者都非常高效给力了,那么快就出了第二本鱼书-《深度学习进阶-自然语言处理》,本书一共八章,希望每周可以看完并完成一个章节的笔记,深度...
这篇文章作者将带领大家用Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法,并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。基础性文章,希望对您有所帮助!同时,如果文章中存在错误或不足之处,也欢迎与我探讨,作者也是初学者,非常...
今天介绍共享表示学习最相关的机器学习领域-迁移学习(Transfer Learning)。文章内容主要整理自论文《A survey on transfer Learning》。 1 迁移学习提出的背景及历史 1、迁移学习提出背景 在机器学习、深度...
原文地址:machine-learning-is-fun-part-1,原文共分三...笔者的数据科学/机器学习知识图谱以及系列文章在Github的Repo,欢迎关注与点赞,笔者之前攒了很多零散的笔记,打算拾掇拾掇整理出来 笔者自大学以来一直断...
接下来我们将从机器学习简单的有监督分类和无监督聚类入手,内容扩展到深度学习中神经网络的应用,以及简易聊天机器人和知识图谱的构建。 本专栏力求直观深入、高效地助你了解 NLP 开发流程,从而全方位提升你的...
5、挖掘建模(分类、聚类、关联、预测) 6、模型评价与发布 二、 数据分析与数据挖掘中相关模块的简介与安装 1、 模块简介 Numpy:处理数据,提供数组的支持,很多模块的基础 Pandas:数据探索和数据分...
笔者的数据科学/机器学习知识图谱以及系列文章在Github的Repo,欢迎关注与点赞,笔者之前攒了很多零散的笔记,打算拾掇拾掇整理出来 笔者自大学以来一直断断续续的学过机器学习啊、自然语言处理啊