在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
美美导读：系统报警是运维人员每天必须要面对的事情，本文分析了后端服务运维中大量报警出现时相互淹没的问题，选定了一种基于聚类的根因分析算法，并且针对业务报警日志进行了设计与实现，最后构造实验对算法的效果进行了验证与定性分析。
在机器学习中，一个重要的任务就是需要定量化描述数据中的集聚现象。聚类分析也是模式识别和数据挖掘领域一个极富有挑战性的研究方向。
众所周知，前两天刷爆程序员朋友圈的思否网站无法访问问题被放大了 N 倍。按说，思否的架构师也是非常厉害的大牛，但是在关键词屏蔽功能上偷了懒，也很可能当初就没设计过这个功能，给遗漏了。
开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf
深度学习在最近几年取得了显著的进展，特别是在计算机视觉、自然语言处理和其他人工智能应用领域。尽管如此，当前的深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNNs）还存在一些局限性。例如，它们往往对输入的微小变化高度敏感，而且对于学习复杂的空间层次结构效率不高。正是为了解决这些问题，胶囊网络（Capsule Networks，CapsNets）应运而生。
特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。
层次聚类假设类别之间存在层次结构，将样本聚到层次化的类中。所谓层次就是一层一层的进行聚类，可以采用自顶向下的聚类策略（分裂），也可以采用自下而上的策略（凝聚）。
在机器学习领域中，无监督学习是一种重要的学习范式。与监督学习不同，无监督学习的目标是从未标记的数据中发现模式和结构，而不需要事先给出标签或目标函数。无监督学习的算法能够自动地对数据进行分类、聚类、降维等任务，为数据分析和模式识别提供了有力的工具。
今天为大家介绍的是来自Kyunghyun Cho和Richard Bonneau团队的一篇论文。在生物技术领域，挖掘序列（sequence）、结构（structure）和功能（function）之间的关系，需要更好的方法来比对那些与已经标注的蛋白质序列相似度较低的蛋白质。作者开发了两种深度学习方法来解决这一难题，即TM-Vec和DeepBLAST。TM-Vec允许在大型序列数据库中搜索结构-结构的相似性。它经过训练，能够直接从序列对预测TM分数，作为结构相似性的度量，无需中间计算或解析结构。一旦识别出结构相似的蛋白质，DeepBLAST就可以仅使用序列信息来结构性地比对蛋白质，识别蛋白质之间的结构同源区域。
基于内容的推荐算法 相似度计算 基于内容的推荐算法 基于内容推荐系统的高层次结构
聚类分析，也称为聚类，是一种无监督的机器学习任务。与监督学习不同，聚类算法仅依赖输入数据，并致力于在特征空间中找到自然的组或群集。这些群集通常是特征空间中的密度区域，其中同一群集的数据点比其他群集更紧密地聚集在一起。
在数据结构优化管理的研究中，传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时，会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题，通过层次数据特征分析，提出了一种面向层次数据的力导向布局算法，将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度，以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题，然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术，通过与气泡图的协同，清晰展示层次数据的内容信息，从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明，能够有效提高层次结构数据的展示能力，最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察，取得良好效果。
在谈论self attention之前我们首先认识一下以KQV模型来解释的Attention机制。
1）聚类的核心概念是相似度（similarity）或距离（distance），有多种相似度或距离的定义。因为相似度直接影响聚类的结果，所以其选择是聚类的根本问题。
层次聚类（Hierarchical Clustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
本文主要介绍我们在ICDM‘2021发表的工作，ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Graph Neural Network。
EE是推荐系统中不变的话题，我们需要通过探索用户的兴趣来避免进入闭环，增加推荐系统的多样性和个性化，因此需要在探索和利用之间做权衡。
CIKM 是中国计算机学会（CCF）推荐的数据库/数据挖掘/内容检索领域的 B 类会议。CIKM AnalytiCup 挑战赛是会议同期举行的国际数据挖掘比赛，今年由 CIKM、阿里妈妈、阿里巴巴算法大学、阿里云天池共同承办，挑战赛分为两个赛道，用户兴趣高效检索（Efficient User Interests Retrieval）和用户行为多样性预测（Predicting User Behavior Diversities in A Dynamic Interactive Environment）。
近日，在中国北京举办 CIKM 2019 AnalytiCup 中，由来自浙江大学、中央财经大学、阿里巴巴等机构组成的团队 WWG 摘得「用户行为预测」赛道的桂冠。
LSTM作为序列模型一直是自然语言处理的最佳选择之一，即使transformer出现了也依然无法撼动LSTM在NLP界的江湖地位。
【导读】知识图谱技术是人工智能技术的组成部分，其强大的语义处理和互联组织能力，为智能化信息应用提供了基础。我们专知的技术基石之一正是知识图谱-构建AI知识体系-专知主题知识树简介。下面我们特别整理了关于知识图谱的技术全面综述，涵盖基本定义与架构、代表性知识图谱库、构建技术、开源库和典型应用。主要基于的参考文献来自[22]和[40], 本人(Quan)做了部分修整。 引言 随着互联网的发展，网络数据内容呈现爆炸式增长的态势。由于互联网内容的大规模、异质多元、组织结构松散的特点，给人们有效获取信息和知识提出了
日前，Uber 官网上的一篇文章详细介绍了基于 NLP 和机器学习构建的 COTA 客服系统。利用该系统，Uber 可以快速高效地解决 90％ 以上的客服问题，雷锋网 AI 研习社将原文（https:
Transformer模型在很多不同的领域都取得了SOTA，包括自然语言，对话，图像，甚至音乐。每个Transformer体系结构的核心模块是注意力模块，它为一个输入序列中的所有位置对计算相似度score。
这些聚类算法各有优缺点，适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
Hierarchical Clustering（层次聚类）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据样本分成不同的类别或簇。该算法将数据样本看作是一个层次化的结构，在每个层次上不断合并最近的样本，直到所有样本都合并为一个簇或达到预设的聚类个数。Hierarchical Clustering算法不需要事先指定聚类个数，可以根据数据的结构自动划分成簇，因此被广泛应用于数据分析和模式识别领域。
想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。
聚类分析是一种数据归约技术，旨在揭露一个数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归约为若干个类。
回想一下我们熟悉的CNN、RNN。如下图所示，这些神经网络模型都是基于局部区域进行操作，属于local operations。为了获得长距离依赖，也就是图像中非相邻像素点之间的关系，本文另辟蹊径，提出利用non-local operations构建non-local神经网络。
选自Research.Google 作者：Ray Kurzweil 机器之心编译 参与：路、张倩、李泽南 作为搜索引擎起家的科技巨头，谷歌曾推出过很多有意思的搜索工具。昨天，这家公司的研究机构发布了一款基于人工智能的搜索引擎，该实验项目可以让普通人也能感受最新语义理解和自然语言处理技术的强大能力：它们是目前人工智能技术发展的重要方向。值得一提的是，《奇点临近》一书的作者，谷歌研究院工程总监雷·库兹韦尔也参与了这一工作。 项目链接：https://research.google.com/semanticex
这篇笔记，仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识，不对公式进行推倒. 前言： 这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度
这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别。这里是使用算法从多个维度对找到图片中，可能的区域目标，减少目标碎片，提升物体检测效率。
传统的UI自动化框架（UIAutomator、Espresso、appium等），或多或少在这些方法做的不够完美。
知识图谱技术是人工智能技术的重要组成部分，其建立的具有语义处理能力与开放互联能力的知识库，可在智能搜索、智能问答、个性化推荐等智能信息服务中产生应用价值。
来源：AI科技评论本文约9600字，建议阅读15分钟本文介绍了神经科学和机器学习的进一步发展。 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved lea
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interlea
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interl
与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved learning”，由加拿大皇家学会会士、知名神经科学家 Bruce McNaughton 的团队发表。
今天认真把Selective Search for Object Recognition这篇文章阅读完，想来写写自己的见解与想法。如果有错，希望得到大牛们的指点，谢谢！ 文章一开始就提出问题： 如何判
二叉树是广泛用于表示层次关系的通用数据结构。他们擅长组织文件系统、在编译器中解析树以及捕获语义网络中的连接等任务。它们的分支结构可以有效地存储和检索数据，使它们成为各种应用程序中的宝贵工具。
成果发表在国际会议AAAI2023上，论文地址：https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.00755
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
很大程度上，下一代高性能、低功耗的计算机系统是来自大脑的启发。作为最精密的“通用智能体“，大脑运转层次结构的研究对于计算机性能的快速增长有着重要的启发作用。
树(Tree)是一种重要的数据结构，它在计算机科学中被广泛应用于各种算法和程序中。树是由节点(node)组成的层次结构，其中每个节点都有一个父节点，除了根节点外，每个节点都有零个或多个子节点。树的一个关键特点是没有循环路径：从任何节点开始，通过父节点到达任何其他节点都是唯一的。
纯KG技术领域分享:解密知识谱的通用可迁移构建方法，以阿里巴巴大规模知识图谱核心技术为介绍。
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