【CSDN 编者按】经过数十年的演进，人工智能走出了从推理，到知识，再到学习的发展路径。尤其近十年由深度学习开启神经网络的黄金新时代，机器学习成为解决人工智能面临诸多难题的重要途径。然而，这一涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等理论的交叉学科让很多开发者犯难，尤其是纷繁复杂的各类算法。本文作者结合自身多年的工作经验和日常学习，汇编了一份2023年度的机器学习算法大全。希望在新的一年，这些算法可以成为开发者的“书签”，从而解决各类数据科学处理中面临的难题。 原文链接：https://terence
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~
本文介绍了遗传算法在解决复杂问题中的应用，包括在机器人路径规划、神经网络参数优化、机器人视觉系统中的运动物体检测和识别、以及自动化作曲等领域。遗传算法在这些领域的应用中，表现出极大的潜力和广泛的应用前景，同时也存在一些挑战和需要解决的问题。
本文给到的是相关具体可能会被问及的问题 (编程、基础算法、机器学习算法)。从本次关于算法工程师常见的九十个问题大多是各类网站的问题汇总，希望你能从中分析出一些端倪，文末附了部分参考的答案。 问题区 1. struct 和 class 区别，你更倾向用哪个 2. kNN，朴素贝叶斯，SVM 的优缺点，朴素贝叶斯的核心思想，有没有考虑属性之间不是相互独立的情况 3. 10 亿个整数，1G 内存，O(n) 算法，统计只出现一次的数。 4. SVM 非线性分类，核函数的作用 5. 海量数据排序 6. 项目中
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
请用Python统计小说《Walden》 中各单词出现的频次，并按频次由高到低排序。
本文介绍了Spark基于MLlib的机器学习，包括机器学习算法、数据类型、操作向量、算法、统计、分类和聚类等。同时，还介绍了主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等降维方法在Spark上的应用。
在二叉树结点结构中加一个指针域，使其指向层次遍历的下一个结点，特别地，每一层的最后一个结点为空。（Code）
请实现一个函数用来找出字符流中第一个只出现一次的字符。例如，当从字符流中只读出前两个字符"go"时，第一个只出现一次的字符是"g"。当从该字符流中读出前六个字符“google"时，第一个只出现一次的字符是"l"。
选自arXiv 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 文本挖掘一直是十分重要的信息处理领域，因为不论是推荐系统、搜索系统还是其它广泛性应用，我们都需要借助文本挖掘的力量。本文先简述文本挖掘包括 NLP、
*本文原创作者：Leon不会玩QEMU，属Freebuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 0×00 前言 在部署蜜罐之后，会产生大量的日志，对于威胁情报而言，我们需要通过这些日志来提取其中的有用的数据，本文将会描述提取那些数据用来完成分析。 部署蜜罐之后会生成描述发生的事件的日志记录。能够收集到的安全事件将取决于我们部署的蜜罐的类型，比如部署SSH蜜罐你将会收集到一些服务器安全相关的日志。 因此，我们应当在采集日志之前先要确定我们采集日志的类型以及采集日志的种类，再根据这个来确定蜜罐的设计和部署。如果要捕获的
原文链接：https://www.cnblogs.com/zhangyang520/p/10969951.html
很多公司的技术人员在做用户画像的工作，细分客户/客户分群是一个很有意义的工作，可以确保企业构建更个性化的消费者针对策略，同时优化产品和服务。
一面基本从项目里面提问，所有所写项目务必全部吃透，例如为何用这个模型，和其它的模型的区别，为什么不选用其它模型。
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
当“人工智能”、“AlphaGo”、“无人驾驶”、“智能投顾”等词语不断在人们视野中出现的时候，意味着我们正步入一个算法的时代。计算机通过提供给人类每天要面临的各种选择的最优解，从而让我们能更加高效的生活在这个信息爆炸的时代。 而对于大多数非算法专业领域的程序员来说，也逐渐意识到了算法的重要性。学习算法，从而更好的应用算法，通过算法去优化代码，提高程序效率。 什么是算法 必须知道的十大程序员开发用到的基本算法 快速排序算法 最排序算法 归并排序 二分查找算法 BFPRT（线性查找算法） DFS（深度优化算
目前从纯数学专业转行到机器学习领域已经有两年半了，又到了该总结转行经验和个人成长的时候。笔者在公司里面已经做过智能推荐系统，智能安全系统和智能运维系统。除此之外，笔者对量子计算等前沿内容也有所了解。不过，还是那句老话，大牛们请主动忽视以下内容，初学者可以用作参考。 1 编程语言 目前工业界的机器学习编程语言很多，基于个人的一些浅显的工作经验，发现目前比较常用的编程语言是Python和SQL。 通常来说，SQL 是为了从数据库中提取数据，然后进行必要的数据过滤，数据分析，数据提取。对于 SQL，需要掌握的
避免网络空间测绘数据使用中“刻舟求剑”，通过对IP地址对应资产动态变化研究，还原真实网络空间全貌。
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。
机器之心专栏 作者：王泉、张帆 在今年的 Made By Google 大会上，谷歌公布了 Recorder 应用的自动说话人标注功能。该功能将实时地为语音识别的文本加上匿名的说话人标签（例如 “说话人 1” 或“说话人 2”）。这项功能将极大地提升录音文本的可读性与实用性。 谷歌于 2019 年为其 Pixel 手机推出了安卓系统下的录音软件 Recorder，对标 iOS 下的语音备忘录，并支持音频文件的录制、管理和编辑等。在此之后，谷歌陆续为 Recorder 加入了大量基于机器学习的功能，包括语音识
人工智能和金融，法律、医学等传统领域密切联系，金融科技正以前所未有的速度改变大众认知，这不仅驱动了传统金融业转型升级，也催生了诸多新金融业态。
人工智能和金融，法律、医学等传统领域密切联系，金融科技正以前所未有的速度改变大众认知，这不仅驱动了传统金融业转型升级，也催生了诸多新金融业态。本次清华大数据“技术·前沿”系列讲座，我们荣幸地邀请到了香侬科技CEO李纪为博士，他从金融数据的获取、金融数据非结构到结构化、金融实体的用户画像等方面为大家分享了AI如何赋能金融。
假如有这样一种情况，在一天你想去某个城市旅游，这个城市里你想去的有70个地方，现在你只有每一个地方的地址，这个地址列表很长，有70个位置。事先肯定要做好攻略，你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组，这样就可以安排交通工具抵达这些组的“某个地址”，然后步行到每个组内的地址。那么，如何确定这些组，如何确定这些组的“某个地址”？答案就是聚类。而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题。
聚类算法大都是几种最基本的方法，如k-means、层次聚类、SOM等，以及它们的许多改进变种。MADlib提供了一种k-means算法的实现。本篇主要介绍MADlib的k-means算法相关函数和应用案例。
译者注：本文简要介绍了四种经典的机器学习算法。 本文将简要介绍Spark机器学习库（Spark MLlib’s APIs）的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及
数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。
摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想，将数据划分成不同的类，同一个类中的数据对象彼此相似，而不同类中的数据对象的相似度较低，彼此相异。目前，聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。但是Ｋ均值聚类算法最主要的缺陷就是：它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心，避免了Ｋ均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点，从而避免了聚类陷入局部最小解，实验表明，改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
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。
图神经网络（GNN）是一类专门针对图结构数据的神经网络模型，在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来，相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对比学习等方面做了很多探究。
聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展，对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进，而不同的方法适合于不同类型的数据，因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前，有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法，例如：划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类，即每一个数据只能被归为一类，模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度，而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出，如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高，所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前，许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下：首先，随机地 选择k个对象，每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象，根据其与各簇中心的距离，将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复，直到准则函数收敛。通常，采用平方误差准则，其定义如下：
当遇到聚类分析问题的时候，机器学习领域中有很多聚类算法可供选择。标准的sklearn库就有13个不同的聚类算法。那么面对不同问题应该如何选择聚类算法呢？
目前，有大量的聚类算法。而对于具体应用，聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具，可以对同样的数据尝试多种算法，以发现数据可能揭示的结果。
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定 （同上）在聚类分析中，我们常用的聚类方法有快速聚类（迭代聚类）和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类；快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要求是定距变量，而实际研究中，有很多的定类变量，如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
“物以类聚，人以群分”这句古语不仅揭示了物与人的自组织趋向，更隐含了“聚类”和“人群”之间的内在联系。 例如在现代数字广告投放系统中，最为关键的“人群定向”功能正是通过“聚类”算法得以实现的。如果您厌倦了隔靴搔痒的空大宣传，不妨就随笔者一起钻进系统内核，抽丝剥茧般探究技术的黑盒，还原受众行为分析的真相。 广告传递信息的受众是每个在浏览器前的自然人，然而互联网上的分析手段无法触达自然人，只能以他们上网的痕迹和记录作为在数字世界中的代表，这就是 cookie 。于是，以物拟人，以物窥人，才是比
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定
1 . 聚类简介 : 已知 原始的数据集 , 没有类标签 , 没有训练集 , 测试集 , 数据集所有属性已知 ; 设计聚类算法 , 根据聚类算法将数据集进行分组 ; ( 数据集 -> 聚类算法 -> 数据分组 )
聚类的思想起源非常早，中国可以追溯到《周易·系辞上》中的“方以类聚，物以群分，吉凶生矣”。但聚类的算法却是上世纪50年代才出现，这是因为聚类依赖于数据，数据量小不行，数据量大的时候只能由计算机解决，而计算机1946年才出现。
聚类算法在企业文档管理软件中有着广泛的应用，可以帮助企业组织和管理大量文档，并提供更高效的检索和浏览功能。
3．假设你想创建一个列表，保存在一段文本中遇到的不同的（唯一的）词以及词的数量，你应该使用哪种数据结构来保存它们，可以最容易地进行随后的数据存取？
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集成学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：
K-means：是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据。
本文介绍了 5 大常用机器学习模型类型：集合学习算法，解释型算法，聚类算法，降维算法，相似性算法，并简要介绍了每种类型中最广泛使用的算法模型。我们希望本文可以做到以下三点：1、应用性。涉及到应用问题时，知识的普适性显然非常重要。所以我们希望通过给出模型的一般类别，让你更好地了解这些模型应当如何应用。2、相关性。本文并不包括所有的机器学习模型，比如Naïve Bayes（朴素贝叶斯）和SVM这种传统算法，在本文中将会被更好的算法所取代。3、可消化性。对于数学基础较薄弱的读者而言，过多地解释算法会让这篇文章的可
小编邀请您，先思考： 1 有哪些算法可以聚类？各自有什么特点？ 2 聚类算法的效果如何评价？ 1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 2 聚类过程 数据准备：包括特征标准化和降维； 特征选择：从最初的特征中选择最有效的特征,并将其存储于向量中； 特征提取：通过对所选择的特征进行转换形成新的突出特征；
在电脑监控软件中，聚类算法可以应用于多个方面，包括异常检测、威胁情报分析和用户行为分析等。聚类算法的原理是将一组数据对象划分为不同的组别，使得组内的对象相似度高，而组间的相似度较低。
学习数据挖掘的朋友，对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法，都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候，我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是，分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面，所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看，分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的，他们之间不仅仅有算法上的具体差异，更重要的是，甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算
阅读《基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用》一文后，对其中日志聚类算法有了些思考。
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