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
近期,66号学苑携手ZRobot CEO乔杨为大家带来“企业级信用评分模型”系列课的第二课,本期课程乔杨老师主要介绍了建模的主要方法及在应用中需要注意的情况。以下是本次课程的部分干货。 建模方法主要分
如果上面的list,我要拿第2个数据,表示t = list[1];这个时候取出来的就是3。还有一种取值方法[头下标:尾下标],只是一种范围的截取,截取出来和list的类型一样,比如[0:1]就是从0个开始到第一个,即取出来的数据是[2]。
糖豆贴心提醒,本文阅读时间8分钟 今天我们来讲一个关于Kmeans聚类的数据分析案例,通过这个案例让大家简单了解大数据分析的基本流程,以及使用Python实现相关的聚类分析。 1.Anaconda软件的安装过程及简单配置 2.聚类及Kmeans算法介绍 3.案例分析:Kmeans实现运动员位置聚集 如果你刚刚接触大数据,相信本文会对你有一些帮助。 一. Anaconda软件安装及使用步骤 我准备使用Anacaonda软件来讲解,它集成了各种Python的第三方包,尤其包括数据挖掘和数据分析常用的几个
从我开始学习python的时候,我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候,我就很惊讶:原来还能这么做!,当时我会努力的自己尝试一下这段代码,直到我懂了它的整体思路以后,我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了,毕竟握着我这样的小白接触代码还是少。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱(只兼容python3) 1.4
由于 K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别,因此有提出这种算法的改进: K-means++ 。
从我开始学习python的时候,我就开始自己总结一个python小技巧的集合。后来当我什么时候在Stack Overflow或者在某个开源软件里看到一段很酷代码的时候,我就很惊讶:原来还能这么做!,当时我会努力的自己尝试一下这段代码,直到我懂了它的整体思路以后,我就把这段代码加到我的集合里。 如果你已经是个python大牛,那么基本上你应该知道这里面的大多数用法了。 1.1 拆箱 1.2 拆箱变量交换 1.3 扩展拆箱(只兼容python3) 1.4 负数索引 1.5 切割列表 1.
以上是Deep compression中所述的神经网络压缩方法,主要包括三个步骤:
作者:何东晓(天津大学),梁春栋(天津大学),刘蕙心(天津大学),文明祥(天津大学),焦鹏飞(杭州电子科技大学),冯志勇(天津大学)
Apache软件基金会最近宣布:TinkerPop 升级为顶级项目 TinkerPop 是一个图计算框架,用来进行实时的事务型处理,和批量的图分析,包含了一系列以 Gremlin 引擎为核心的子项目和模块 图是一种描述数据存储结构的方式,比如键值对结构,也是存储数据的一种方式,只是图结构更为复杂 图是由顶点和边组成的,点和边各自都可以包含任意多个键值对形式的属性 点是用来描述离散的对象,例如 人、地点、事件 边是对点之间关系的描述,例如,一个人可以认识另一个人、一个人参与了某件事、一个人在某个地方 属性描述
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不
主要是为了列个机器学习相关的提纲,方便对已经学过的知识进行整理,相同的知识点,每次或者每个阶段都会有不同的想法,而我需要做的就是把自己的想法写下来,在这里进行汇总,方便以后复习等等。
EIE(Efficient Inference Engine)的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。EIE可以说是为Deep Compression量身定制的硬件,Deep Compression的算法流程如下所示:
从今年四月份到现在已经工作快9个月了,最开始是做推荐系统,然后做机器学习,现在是文本挖掘,每个部分研究的时间都不多,但还是遇到了很多问题,目前就把一定要总结的问题总结一下,以后有时间多看看,提醒自己看有没有解决。 推荐系统: 1.冷启动热启动区别和联系?各个阶段需要的算法? 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型? 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率,两者不可能同时高,怎么平衡?从算法本身还是业务层面?惊喜度怎么添加? 4.如何评价推荐系统的好坏?指标是啥?
Python中的聚合类函数sum,min,max第一个参数是iterable类型,一般使用方法如下:
老读者都知道,以前我的算法教程主要使用 Java 语言。但是现在有了 chatGPT 的帮助,《labuladong 的刷题全家桶》已经全面支持了 Java/C++/Python/Golang/JavaScript 等所有所有主流编程语言,能尽可能照顾到更多读者的需求。
关键词:机器学习、推荐系统、文本挖掘 正文如下: 从今年四月份到现在已经工作快9个月了,最开始是做推荐系统,然后做机器学习,现在是文本挖掘,每个部分研究的时间都不多,但还是遇到了很多问题,目前就把一定要总结的问题总结一下,以后有时间多看看,提醒自己看有没有解决。 推荐系统: 1.冷启动热启动区别和联系?各个阶段需要的算法? 2.每个算法的数学推导、适用情况、优缺点、改进方法、数据类型? 3.如何平衡热启动时的准确率和召回率,两者不可能同时高,怎么平衡?从算法本身还是业务层面?惊喜度怎么添加
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料,几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你,让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
这几天在看 Flink SQL 内置优化参数的功能和原理,虽然网上会有一些文章介绍,这里还是自己做一个整体的总结和思考,方便自己以后的回顾。
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,数据为驱动,利用特征和模型从数据中学习到知识,以创造价值的系统化过程。”
原理 分类器 机器学习的分类器,均可以看成一个或一组超平面,将label不同的数据点在数据空间中分开。对于线性可分问题,属于相同label的数据点在数据空间中可以看成是“类聚”的,即具有相同label的点会聚在一起。这样,分类效果最好的超平面应该满足:对于其分割的两种label,距离最近的两个不同label的数据点距离超平面的距离都足够大,即超平面离两个类聚的空间都足够远。 支持向量 对于支持向量机来说,最关心的并不是所有数据的分布情况,而是所谓类聚空间边界的相互位置,这些边界上的数据点,即两个空间间隔最小
今天,介绍一种特别简单的机器学习算法,叫K-临近法,英文k-nearest neighbors,简称KNN。
今日在微博上看到了这样的一个话题,经过调查很多人想逃离网络。因为很多时候我们被算法给计算了!
大厂招聘有校招和社招两个渠道,一般校招的时候都会要求学历,所以对于一些学历不够的来说,校招这条路是走不通的。
随着Python时代的到来(AI会用到Python,区块链会用到Python,大数据会用到Python,自动化会用到Python.......Python好像无所不能了
关于 Python 中的类与对象相关知识,网络上已经有非常多的教程。但对于初学者来说,仍然是一个非常难以理解的事情。今天我尝试从一个奇怪的角度讲解使用类、对象相关知识。
scikit-learn是Python语言开发的机器学习库,一般简称为sklearn,目前算是通用机器学习算法库中实现得比较完善的库了。其完善之处不仅在于实现的算法多,还包括大量详尽的文档和示例。其文档写得通俗易懂,完全可以当成机器学习的教程来学习。
如前所述,在层次聚类中,起初每一个实例或者观测值属于一类。聚类就是每一次把两类聚成新的一类,直到所有的类聚成单个类为止。算法如下: (1) 定义每个观测值(行或单元) 为一类;
最近在做一个基于蓝牙的室内定位的项目,做了一个三角定位算法,由于室内的环境比较复杂,信号反射折射比较多,很多时候信号的大小(RSSI)跟距离并不是完全一一对应的,可能远的地方信号反而更强,三角质心定位算法就有点不合适了,因此想试用指纹定位算法,看一下指纹定位算法的效果。在此总结一下指纹定位算法。
小编邀请您,先思考: 1 相似度如何计算? 2 相似度有什么应用? 温馨提示:加入圈子或者商务合作,请加微信:luqin360 在数据分析和数据挖掘以及搜索引擎中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。常见的比如数据分析中比如相关分析,数据挖掘中的分类聚类(K-Means等)算法,搜索引擎进行物品推荐时。 相似度就是比较两个事物的相似性。一般通过计算事物的特征之间的距离,如果距离小,那么相似度大;如果距离大,那么相似度小。比如两种水果,将从颜色,大小,维生素含量等特征进行比较相似性。
面向对象(object-oriented ;简称: OO)至今还没有统一的概念 我这里把它定义为:按人们 认识客观世界的系统思维方式,采用基于对象(实体)的概念建立模型,模拟客观世界分析、设 计、实现软件的办法。
使用open-cv实现简单的手势识别。刚刚接触python不久,看到了很多有意思的项目,尤其时关于计算机视觉的。网上搜到了一些关于手势处理的实验,我在这儿简单的实现一下(PS:和那些大佬比起来真的是差远了,毕竟刚接触不久),主要运用的知识就是opencv,python基本语法,图像处理基础知识。
scrapy-Redis就是结合了分布式数据库redis,重写了scrapy一些比较关键的代码,将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。
1、开始时每个样本各自作为一类; 2、规定某种度量作为样本间距及类与类之间的距离,并计算; 3、将距离最短的两个类聚为一个新类; 4、重复2-3,不断聚集最近的两个类,每次减少一个类,直到所有样本被聚为一类;
计算机视觉学着学着,就自然而然的歪到机器学习,深度学习这一块儿了,因为单纯的图片处理是不能满足一些要求的,没学深度学习时,有时觉的它简单,因为不就按着套路来嘛。但它又不简单,因为里面涉及的知识真不是一下就可以说清楚的。
本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销量划分成了若干类,并将每个类的特征进行了提取;最后,利用 SVR模型对所有的商店销量进行预测。实验结果表明,利用 FastICA、 CS和 SVR模型能够准确预测商店销量。
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趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法(第2版)》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法(第2版)》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法(第2版)》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法(第2版)》-贪心算法
****注意事项-------使用ealsticsearch要配置java的开发环境JDK(1.8以上) --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词,在分词
Excel(Microsoft office)是现在最常用的办公软件,主要涉及电子表格制作、数据处理、报表输出展示以及更高端的还有金融建模等;我们知道,在需要批处理多个Excel工作表以及工作簿的时候,需要用到一个自动化的利器:VBA。
考虑现实生活中,我们的思维方式是放在学生这个个人上,是学生做了自我介绍。而不是像我们刚刚写出的代码,先有了介绍的行为,再去看介绍了谁。
在文本挖掘的分词原理中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。
在安装完数据库后,不管是Windows 还是Linux平台, MySQL的sql命令都大同小异,相关命令都是相同的,每个命令结束后 都以 ; 结尾,注意在Windows平台中表名是不区分大小写的,在Linux中是区分的。 例如tl1 与TL1在Linux中是区分的。 为了一致所有的数据库名,表名,列名都采用小写。为了方便简单使用了sqllog客户端工具学习。
Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的,不论开源还是私有的,拥有最先进,高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它,你需要编写 Java 程序,并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。 更坏的情况是,你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是 很 复杂的。 在上一篇博客中介绍了ElasticSearch的简单使用,接下来记录一下ElasticSearch的查询: #创建index索引 #创建索引,索引的名字是my-index,如果已经存在了,就返回个400, #这个索引可以现在创建,也可以在后面插入数据的时候再临时创建
📷 面向过程&面向对象 面向过程思想 步骤清晰简单,第一步做什么,第二步做什么..... 面对过程适合处理一些较为简单的问题 面向对象思想 物以类聚,分类的思维模式,思考问题首先会解决问题需要哪些分类,然后对这些分类进行单独思考。最后,才对某个分类下的细节进行面向过程的思索。 面向对象适合处理复杂的问题,适合处理需要多人协作的问题! 对于描述复杂的事物,为了从宏观上把握、从整体上合理分析,我们需要使用面向对象的思路来分析整个系统。但是,具体到微观操作,仍然需要面向过程的思路去处理。 什么是面向对象 面向对象
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