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机器学习算法基础: 类 详 解

层次类 层次类假设类别之间存在层次结构,将样本到层次化的类中。所谓层次就是一的进行类,可以采用自顶向下的类策略(分裂),也可以采用自下而上的策略(凝聚)。...聚合类: 开始将每个样本各分到一个类,之后将距离相近的两类合并,建立一个新的类,重复此操作直到满足停止条件,得到层次化的类别。 ?...层次类的步骤 在理解有关点与点、点与簇和簇与簇之间的距离度量标准之后,就需要进一掌握层次类算法是如何实现样本点类的。层次类的步骤如下: (1)将数据集中的每个样本点当作一个类别。...层次类案例 层次类还是比较简单易用的,下面是经典的鹫尾花数据集。每朵鸢尾花有4个数据,分别为萼片长(单位:厘米)、萼片宽(单位厘米)、花瓣长度(单位厘米)和花瓣宽(单位厘米)。...我们希望能找到可行的方法可以按每朵花的4个数据的差异将这些鸢尾花分成若干类,让每一类尽可能的准确,以便帮助植物专家对这些花进行进一的分析。 ? 可视化输出结果如下: ?

1.5K10

机器学习算法基础: 类 详 解

层次类 层次类假设类别之间存在层次结构,将样本到层次化的类中。所谓层次就是一的进行类,可以采用自顶向下的类策略(分裂),也可以采用自下而上的策略(凝聚)。...聚合类: 开始将每个样本各分到一个类,之后将距离相近的两类合并,建立一个新的类,重复此操作直到满足停止条件,得到层次化的类别。 ?...层次类的步骤 在理解有关点与点、点与簇和簇与簇之间的距离度量标准之后,就需要进一掌握层次类算法是如何实现样本点类的。层次类的步骤如下: (1)将数据集中的每个样本点当作一个类别。...层次类案例 层次类还是比较简单易用的,下面是经典的鹫尾花数据集。每朵鸢尾花有4个数据,分别为萼片长(单位:厘米)、萼片宽(单位厘米)、花瓣长度(单位厘米)和花瓣宽(单位厘米)。...我们希望能找到可行的方法可以按每朵花的4个数据的差异将这些鸢尾花分成若干类,让每一类尽可能的准确,以便帮助植物专家对这些花进行进一的分析。 ? 可视化输出结果如下: ?

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【4走起】如何用类算法分析用户?

常见的类方法有不少,比如K均值(K-Means),谱类(Spectral Clustering),层次类(Hierarchical Clustering),大部分机器学习参考书上都有介绍,此处不再赘述...01 如何选择适合的类算法 类算法的运算开销往往很高,所以最重要的选择标准往往是数据量。 但数据量上升到一定程度时,如大于10万条数据,那么大部分类算法都不能使用。...因此我的经验是,当数据量非常大时,可以优先试试K均值类,得到初步的结果。如果效果不好,再通过随机采样的方法构建更多小样本,手动融合模型提升类结果,进一优化模型。...这样的类结果才是完全由购买情况所驱动的,而不会受到用户个人信息的影响。 那该如何更好的利用客户的个人信息呢?这个应该被用在类之后。...很多时候个人信息被错误的使用在了类当中,类结果完全由个人信息所决定(比如男性和女性被分到了两个簇中),对于商业决策的意义就不大了。

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ConsensusClusterPlus, 一到位的一致性类!

在之前的文章中分享了一致性类的原理,本文介绍下如何用R语言进行分析。...ConsensusClusterPlus这个R包,就是专门用于一致性聚类分析的,为了简化调用,甚至将所有的步骤都封装到了一个函数里面,所以其使用方法非常的简单,一共三 1. 加载R包 2....运行一致性类的函数 是不是和把大象装进冰箱一样简单,但是我们必须注意,这样简单的背后,实际是一个黑盒子,如果不了解原理,你只能得到结果,但是结果说明了什么信息,你一无所知。 下面是具体步骤 1....准备输入数据 行为基因,列为样本的表达量数据,为了获得最佳的类效果,可以对基因进行筛选, 对矩阵进行归一化操作,代码如下 > library(ALL) > data(ALL) > d=exprs(ALL...选择80%的样本进行重复抽样 2. pfeature, 选择80%的基因进行重复抽样 3. maxK, 最大的K值,形成一系列梯度 4. reps, 重复抽样的数目 5. clusterAlg, 层次类的算法

5.3K21

比「让我们一思考」这句咒语还管用,提示工程正在被改进

(2) 在 LLM 中,通过促使模型「一地思考」可以引发复杂的推理能力,并通过指导它们反思其输出可以进一提高这种能力。...在使用 TEXT-DAVINCI-003 作为任务模型时,PE2 生成的提示在 MultiArith 上超过 zero-shot 思维链的一进行思考的提示 6.3%,在 GSM8K 上提高了 3.1...所做的那样:在第一,模型应该检查当前的提示和一批示例。在第二,模型应该构建一个改进的提示。然而,在 Pryzant et al. 的方法中,每一都是即时解释的。...在实践中,提示插入整个输入序列的位置是灵活的。它可以在输入文本之前描述任务,例如「将英语翻译成法语」。它也可以出现在输入文本之后,例如「一地思考」,以引发推理能力。...为了认识到这些不同的上下文,研究者明确指定了提示与输入之间的相互作用。例如:「Q: A :一地思考。」 融入常见的优化器概念。

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