介绍 人工智能学习通常由两种主要方法组成：监督学习和无监督的学习。监督学习包括使用现有的训练集，这种训练集由预先标记的分类数据列组成。机器学习算法会发现数据的特征和这一列的标签(或输出)之间的关联。通过这种方式，机器学习模型可以预测它从来没有公开过的新的数据列，并且根据它的训练数据返回一个精确的分类。在你已经有了预先分类的数据的情况下，监督学习对于大数据集是非常有用的。 在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式，数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类，相反，机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关
随着经济的快速发展和城市化进程的不断推进，土地资源的利用和管理成为了一项极为重要的任务。而对于全国各省市而言，如何合理利用土地资源，通过科学的方法进行规划和管理，是提高土地利用效率的关键。
点击关注｜设为星标｜干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义，希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容，轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
机器学习是一门人工智能的科学，能通过经验自动改进的计算机算法的研究。 机器学习是一个多学科交叉的领域，会涉及到计算机、信息学、数学、统计学、神经科学等。 机器学习是大数据的核心技术
大数据文摘作品 编译：Chole、糖竹子、saint 经常被数据里的NaN值困扰，又不想昧着良心用均值填充？本文介绍了几种常见的数据缺失值处理方法，其中一些用到了聚类算法。 无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？ 让我们来看以下两个例子： Blobs 气泡状分布：这个简单。任何人看到这张图都会认为它是由三个不同的簇组成的。如果你对统计学非常熟悉，你可能还会猜想它由三个隐藏的高斯分布构成。对一个新的数据样本，
机器学习算法是这样设计的，它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
2.其次，看数据特征的数据类型，然后做一些初步的数据统计，比如是否数据均衡，大致的数据分布是怎样的（不同类别的分布）
假如我们现在要借助用户手机的通信数据对用户价值进行分析，原始通信数据包括：入网时间、套餐价格、每月话费、每月流量、每月通话时长、欠费金额、欠费月数等7个特征，但它的“内在维度”可能只有3个：用户忠诚度、消费能力、欠费指数，这3个维度能够更加直观地对用户价值进行刻画
我真的很喜欢研究无监督学习问题。它们为监督学习问题提供了一个完全不同的挑战，用我拥有的数据进行实验的发挥空间要比监督学习大得多。毫无疑问，机器学习领域的大多数发展和突破都发生在无监督学习领域。
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：王佳鑫 审校：陈之炎 概述 众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。 监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型，使分类（预测）结果更好的接近所给目标值，从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此，数据集中的所有变量被分为特征和目标，对应模型的输入和输出；数据集被分为训练集和测试集，分别用于训练模型和模型测试与评估。常见的监督学习算法有Regression
最近我们被客户要求撰写关于时间序列进行聚类研究报告，包括一些图形和统计输出。 时序数据的聚类方法，该算法按照以下流程执行。
本文选自《Python用KShape对时间序列进行聚类和肘方法确定最优聚类数k可视化》。
聚类算法 前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法，这章和前面不同，介绍无监督学习算法，也就是聚类算法。在无监督学习中，目标属性是不存在的，也就是所说的不存在“y”值，我们是根据内部存在的数据特征，划分不同的类别，使得类别内的数据比较相似。 我们对数据进行聚类的思想不同可以设计不同的聚类算法，本章主要谈论三种聚类思想以及该聚类思想下的三种聚类算法。666 本章主要涉及到的知识点有： “距离” K-Means算法 几种优化K-Means算法 密度聚类 算法思想：“物以类聚，人以群分” 本节首先通过聚类算法
机器学习和预测分析在我们今天的生活中非常普遍。它几乎可以影响我们所做的一切，包括零售和批发定价，消费者习惯和行为，市场营销，娱乐，医药，物流，游戏，AI语音识别，AI图像识别，自驾车和机器人。 然而，无论你是在创造一辆自动驾驶汽车，预测客户流失，还是创建一个产品推荐系统，所有的机器学习项目都遵循相同的流程和五个基本的阶段。 阶段1：数据收集 数据是新的石油，它正在迅速成为世界上最有价值的商品，因为它促进了机器学习项目。没有数据，就没有机器学习，也没有预测分析。就像石油的拥有等级一样，数据一样拥有等级。最好的
众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning)。
当在数据一个线性子空间像扁平饼时 PCA 是非常有用的。但是如果数据形成更复杂的形状呢？一个平面（线性子空间）可以推广到一个 流形 （非线性子空间），它可以被认为是一个被各种拉伸和滚动的表面。
FM（因子分解机）模型和逻辑回归是两种常见的预测建模方法，它们在一些方面有不同的优缺点
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。
由点与点之间的关系反推出函数表达式的过程就是回归，回归在机器学习中解决的问题就是值预测问题；确定一条最好的直线来拟合所有的点，假设直线是y=W0+W1X，确定直线就是确定W0和W1的值；
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络，等等… 但是，从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型
好久没有整理面试题了，最近总有读者翻出之前的面试题，问我会不会继续整理，今天给大家分享一波自己整理的常见机器学习面试题。
大家好，我是花哥，前面的文章我们介绍了人工智能、机器学习、深度学习的区别与联系，指出了如今的人工智能技术基本上就是指机器学习。
K-means算法MacQueen在1967年提出的，是最简单与最常见数据分类方法之一并且最为一种常见数据分析技术在机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析等领域都用应用。从机器学习的角度看，K-means属于一种无监督的机器学习方法。无监督学习（Unsupervised Learning）简单的说就是在不给定正确答案（标签）的情况下，在数据中找到一些相似的特征用以分析（分类）数据的方法。而在K-means算法解决图像的问题中，就是在对图像的像素点进行分类，达到图像分割的目的。
但是，大多数情况下，在处理实际问题时，数据不会带有预定义标签，因此我们需要开发能够对这些数据进行正确分类的机器学习模型，通过发现这些特征中的一些共性，来预测新数据的类。
概述 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。
前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客，相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的，那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
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。
K近邻法（knn）是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同，但是在算法上有很多相似性，于是将二者放在一起，这样能够更好地对比二者的异同。
导语： 对学习算法进行分类是基于构建模型时所需的数据：数据是否需要包括输入和输出或仅仅是输入，需要多少个数据点以及何时收集数据。根据上述分类原则，可以分为4个主要的类别：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 算法、模型和数据 从概念层面上来讲，我们正在构建一个机器，给这个机器一组输入数据，然后通过找到数据中的模式并从中学习，能够产生某种预期的输出。 一种非常常见的情况就是让机器在一组输入数据中查找，然后产生相对应的输出数据。机器在输入数据中识别出模式，并创建一组复杂
本文使用的是 kaggle 猫狗大战的数据集：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data
今天为大家介绍的是来自Vanessa Smer-Barreto，Juan Carlos Acosta和Diego A. Oyarzún的一篇机器学习药物应用的论文。细胞衰老是与衰老和多种疾病过程有关的反应，包括癌症、2型糖尿病等。尽管对靶向消除老化细胞的兴趣不断增加，但由于缺乏良好表征的分子靶点，我们目前仅知道少数几种抗衰老药物。在这里，作者报告了使用机器学习算法在仅使用已发表的数据进行训练的情况下，发现了三种抗衰老药物。作者通过计算筛选了各种化学库，并在多种衰老模式下验证了银杏素、北风茶素和夹竹桃甙在人类细胞系中的抗衰老作用。
机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问，在平时的学习过程中可能对算法的理论，注意点，区别会有一定的认识，但是这些知识可能不系统，在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识，因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来，保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度。
由于深度学习算法在表达非线性表征上的卓越能力，它非常适合完成输入到有标签的数据集输出的映射。这种任务叫做分类。它需要有人对数据进行标注。无论是对 X 光图像还是对新闻报道的主题进行标注，在数据集增大的时候，依靠人类进行干预的做法都是费时费力的。
在过去，科学家会根据物种的形状习性规律等特征将其划分为不同类型的门类，比如将人种划分为黄种人、白种人和黑种人，这就是简单的人工聚类方法。聚类是将数据集中某些方面相似的数据成员划分在一起，给定简单的规则，对数据集进行分堆，是一种无监督学习。聚类集合中，处于相同聚类中的数据彼此是相似的，处于不同聚类中的元素彼此是不同的。本章主要介绍聚类概念和常用聚类算法，然后详细讲述Scikit-Learn机器学习包中聚类算法的用法，并通过K-Means聚类、Birch层次聚类及PAC降维三个实例加深读者印象。
在无监督学习中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据内在的性质及规律，其中，应用最广的是聚类算法。
这是一篇关于西北基因组中心的Deborah Siegel和华盛顿大学联合Databricks的Denny Lee，就ADAM和Spark基因组变异分析方面的合作的专访。
较为详细介绍了聚类分析的各种算法和评价指标，本文将简单介绍如何用python里的库实现它们。
在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法，今天我打算用简单的语言来解释一下。
From https://blog.csdn.net/gxq1221/article/details/81113346 腾讯18年数据挖掘
https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中，但是分类的类别是已经预定义的，而聚类操作时，某个对象所属的类别却不是预定义的。所以，对象所属类别是否为事先，是二者的最基本区别。而这个区别，仅仅是从算法实现流程来看的。
主成分分析法通过克服相关性、重叠性，用较少的变量来代替原来较多的变量，而这种代替可以反映原来多个变量的大部分信息，这实际上是一种“降维”的思想。 因子分析法用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测的显在变量，而假想变量是不可观测的潜在变量，称为因子。
YOLO V2的原始论文是，《YOLO9000: Better, Faster, Stronger 》，新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”，主要有两个大方面的改进：
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。 算法概览 我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息
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