引言：SQL做为一种编程语言，能够满足各类数据处理的需要，关键就在于算法与思维方式。以SQL会友，希望结交更多的数据库、数据分析领域的朋友。 作者简介：牛超 10多年数据库技术积累，长期从事ORAC
举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我们把这些分数分成不及格、及格、良好、优秀四大类，实际上就是将比较连续的分数给离散化成了4种可能取值。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：
机器学习的主要思想是创建一个可以根据先前数据提供合理决策而无需显式编程的广义模型。机器学习问题可以是监督或无监督的。本文关注的是一种无监督机器学习算法，称为“K均值”聚类。
K-means(Thek-meansalgorithm)是机器学习十大经典算法之一，同时也是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法。接触聚类算法，首先需要了解k-means算法的实现原理和步骤。本文将对k-means算法的基本原理和实现实例进行分析。
本篇想和大家介绍下层次聚类，先通过一个简单的例子介绍它的基本理论，然后再用一个实战案例Python代码实现聚类效果。
聚类是把相似的对象通过静态分类方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。聚类算法的任务是将数据集划分为多个集群。在相同集群中的数据彼此会比不同集群的数据相似。通常来说，目标就是通过相似特征将数据分组并分配进不同的集群中。
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，两个对象的距离越近，其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的，因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
K-Means算法在无监督学习，尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。聚类效果也很不错的，因此应用非常广泛。
A 某和 B 某青梅竹马，A 某通过 B 某认识了 C 某，发现兴趣爱好出奇一致，这三人就搞到了一起，成为了一个形影不离的小团体。这个小团体的形成，是自下而上的迭代过程。
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
之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。
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)。
我之前的文章介绍了如何利用名为人工蜂群算法（ABC）的集群智能（SI）算法来解决现实世界的优化问题：https://medium.com/cesar-update/a-swarm-intelligence-approach-to-optimization-problems-using-the-artificial-bee-colony-abc-5d4c0302aaa4
无监督学习是机器学习的另一大分支，与监督学习不同，无监督学习的数据集中没有数据标签，因此无法像监督学习的分类和回归问题那样学习对应标签的数据特征，无监督学习只能通过算法分析数据间的相似性来对数据进行聚类分析，今天我们就来看一下两大聚类算法：K-means聚类和分层聚类。
详细可以看我之前的博客 度量距离 闵可夫斯基距离(Minkowski distance)
今天给大家分享一个在工业界、实际工作中非常常用的技术——向量检索。得益于深度学习、表示学习的迅猛发展，向量化检索逐渐成为实际应用中很常见检索方法之一，是深度学习时代很多成熟系统的基础模块，在诸如文档检索系统、广告系统、推荐系统应用广泛。通过离线或在线将实体表示成向量的形式，再进行向量之间的距离度量，实现线上检索。
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
理论 无监督学习 无监督学习是相对于有监督学习的概念，无监督学习的样本只有数据没有标签（label），由模型自主发现样本之间的关系。可用于数据的类聚（类聚算法）和降维（主成分分析）等。 无监督学习的结果评估 ARI指标 当样本有真实指标（带label）时，可以使用ARI（调整兰德指数），公式为$$RI = \cfrac{a + b}{C_{2}^{n_{sample}}}$$ $$ARI = \cfrac{RI - E(RI)}{max(RI) - E(RI)}$$ 其中： a:在预测结果和测试结果中同属
K均值算法是一种聚类算法，自动的将数据组成聚类。该算法采用距离作为数据之间相似性的评价指标，认为两个数据距离越近，相似度越大。 算法步骤： 1） 从数据样本中随机选择K个数据作为聚类的中心（质心），初始化簇。 2） 计算每个数据样本到每个质心的距离，并划分到最近质心所在的类里。 3） 重新计算划分之后的每个类的质心 4） 重复迭代步骤（2）-（3），直到前后两次结果的质心相等或者距离小于给定阈值，结束聚类。 K均值的迭代过程如图，+为质心，经过3次迭代之后数据被分成三类。
"If you set your goals ridiculously high and it's a failure, you will fail above everyone else's success.
论文：PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation
PolarMask是一种基于FCOS的，单阶段的实例分割框架。它首次证明了实例分割的复杂性，无论是网络设计还是计算复杂度，都可以和bbox目标检测相同，并且具有不错的准确性。
要控制车辆的运动，首先要对车辆的运动建立数字化模型，模型建立的越准确，对车辆运动的描述越准确，对车辆的跟踪控制的效果就越好。除了真实反映车辆特性外，建立的模型也应该尽可能的简单易用。自行车模型(Bicycle Model)是一种常见的车辆运动学模型。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
算法很简单，取训练样本每种类别的平均值当做聚类中心点，待分类的样本离哪个中心点近就归属于哪个聚类 。 在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的NearestCentroid来处理数据： 训
一、算法简介： 俗话说：“物以类聚，人以群分”，聚类算法不同于分类算法，对于一个 分类器 ，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，一个分类器 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做监督学习，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以开始工作了，因此聚类算法通常并不需要使用训练数据进行学习。以一句话来说明K-means算法的思路
本文的主要内容参考了Kajita等人2003年的论文，Biped Walking Pattern Generation by using Preview control of Zero-Moment Point 以及《仿人机器人》一书，算法的代码已开源，详见文末链接。
给定 K 值和 K 个初始类中心点，把每个点分到离其最近的类中心点所代表的类中，所有点分配完毕之后，根据一个类内的所有点重新计算该类的中心点（平均值），然后再迭代的进行分配点和更新类中心点的步骤，直至类中心点的变化很小，或者达到指定的迭代次数。
Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies
论文名称: SOIC: Semantic Online Initialization and Calibration for LiDAR and Camera 作者: Weimin Wang, Shohei Nobuhara, Ryosuke Nakamura and Ken Sakurada
上个月瞅了眼之前写的这个系列的两篇文章，感觉自己写的东西有点烂，于是打算重新来过，无奈时间精力有限，因此打算寒假期间再重新开始写这个系列。然后这里想分享一篇机器学习相关的好文，原文链接如下：
本文是双足机器人系列的第三篇，在前面的文章中我们介绍了2D线性倒立摆的基本理论，详见：
文章主要介绍了如何利用Python实现K-Means聚类算法。首先介绍了K-Means算法的基本概念和原理，然后通过实例详细讲解了K-Means算法的实现过程。最后，总结了K-Means算法在机器学习中的应用场景和优势。
无监督学习指的是数据没有标签,也就是说我们只有数据的特征,但并不知道这些数据都是什么,无监督学习算法或者是模型需要从这样的数据中学习给数据按照某种规律进行分类的能力,或者是找出不同特征之间的关联性等等.
Scikit learn 也简称sklearn，是机器学习领域当中最知名的python模块之一。
文件跳转较多，新手读起代码可能有点吃力。最好记录下每个文件是干什么的，有个大致印象即可。
大量数据中具有"相似"特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类分析提供了样本集在非监督模式下的类别划分。聚类的基本思想是"物以类聚、人以群分"，将大量数据集中相似的数据样本区分出来，并发现不同类的特征。
K-means算法简介 K-means是机器学习中一个比较常用的算法，属于无监督学习算法，其常被用于数据的聚类，只需为它指定簇的数量即可自动将数据聚合到多类中，相同簇中的数据相似度较高，不同簇中数据相似度较低。 K-menas的优缺点： 优点： 原理简单 速度快 对大数据集有比较好的伸缩性 缺点： 需要指定聚类 数量K 对异常值敏感 对初始值敏感 K-means的聚类过程 其聚类过程类似于梯度下降算法，建立代价函数并通过迭代使得代价函数值越来越小 适当选择c个类的初始中心； 在第k次迭代中，对任意一个样本，
平台活动 第三期：一起来学SLAM上周分享了ORB-SLAM相机位姿初始化的两种方式基础矩阵，本质矩阵，单应性矩阵讲解，本周主要讲解图像的FAST角点和ORB特征点的理论知识。相信接触过视觉SLAM的小伙伴一定不陌生！
本文介绍了机器学习领域中10种适合初学者的算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、K-means、随机森林、支持向量机、神经网络、K-NN和PCA。这些算法涵盖了监督学习、非监督学习和集成学习等领域，适用于分类和回归问题。通过对比不同算法的优缺点，本文为初学者提供了选择合适算法的方法，并附上了详细的算法实现步骤和示例代码。
高斯混合模型是一种强大的聚类算法。本文将带你了解高斯混合模型的工作原理以及如何在 Python 中实现它们，我们还将讨论 k-means 聚类算法，看看高斯混合模型是如何对它进行改进的。
自行车模型（Bicycle Model）是车辆数字化模型中最常见的一种运动学模型。其除了可以反映车辆的一些基础特性外，更重要的是简单易用。通常情况下我们会把车辆模型简化为二自由度的自行车模型。
《移动互联网技术》课程是软件工程、电子信息等专业的专业课，主要介绍移动互联网系统及应用开发技术。课程内容主要包括移动互联网概述、无线网络技术、无线定位技术、Android应用开发和移动应用项目实践等五个部分。移动互联网概述主要介绍移动互联网的概况和发展，以及移动计算的特点。无线网络技术部分主要介绍移动通信网络（包括2G/3G/4G/5G技术）、无线传感器网络、Ad hoc网络、各种移动通信协议，以及移动IP技术。无线定位技术部分主要介绍无线定位的基本原理、定位方法、定位业务、数据采集等相关技术。Android应用开发部分主要介绍移动应用的开发环境、应用开发框架和各种功能组件以及常用的开发工具。移动应用项目实践部分主要介绍移动应用开发过程、移动应用客户端开发、以及应用开发实例。 课程的教学培养目标如下： 1．培养学生综合运用多门课程知识以解决工程领域问题的能力，能够理解各种移动通信方法，完成移动定位算法的设计。 2．培养学生移动应用编程能力，能够编写Andorid应用的主要功能模块，并掌握移动应用的开发流程。 3. 培养工程实践能力和创新能力。 通过本课程的学习应达到以下目的： 1．掌握移动互联网的基本概念和原理； 2．掌握移动应用系统的设计原则； 3．掌握Android应用软件的基本编程方法； 4．能正确使用常用的移动应用开发工具和测试工具。
今天，给大家推荐最常用的10种机器学习算法，它们几乎可以用在所有的数据问题上： 1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下，让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序，你觉得这个孩子会怎么做？他（她）很可能会目测人们的身高和体型，综合这些可见的参数来排列他们。这是
1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下，让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序，你觉得这个孩子会怎么做？他（她）很可能会目测人们的身高和体型，综合这些可见的参数来排列他们。这是现实生活中使用线性回归的例子。实际上，这个孩子发现了身高和体型与体重有一定的关系，
聚类算法是典型的无监督学习，其训练的样本中值包含样本的特征，不包含样本的标签信息。在聚类算法中。利用样本的特征，将具有相似属性的样本划分到统一类别中，它有点像全自动分类。
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