聚类分析(Cluster Analysis)是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下,聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法,将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法(Hierarchical Clustering)、k均值聚类(K-means Clustering)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)以及密度聚类(Density Clustering)等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
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。
KNN(K-Nearest Neighbor)是一个分类算法,属于有监督学习。 KNN思想的核心在于:近朱者赤,近墨者黑,根据新样本的k个最近邻居来判定其类别。
Floyd算法是一种动态规划算法,用于寻找所有节点对之间的最短路径。该算法通过对每对节点之间的距离进行递推,来计算出所有节点之间的最短路径。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。深入的话,得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的,为了和pHash区分。
📷 本文旨在为人们提供一些机器学习算法,这些算法的目标是获取关于重要机器学习概念的知识,同时使用免费提供的材料和资源。当然选择有很多,但哪一个是最好的?哪两个互相补充?什么是使用选定资源的最佳顺序?
作者:黄耀鹏人工智能爱好者,一名数据科学研究者及科普写作者 知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/data-science-meditation 作为『十大机器学习算法』之一的K-近邻(K-Nearest Neighbors)算法是思想简单、易于理解的一种分类和回归算法。今天,我们来一起学习KNN算法的基本原理,并用Python实现该算法,最后,通过一个案例阐述其应用价值。 KNN算法的直观理解 (添加一个直观的图) 它基于这样的简单假设:彼此靠近的点更有可能属于同一个类别。用大俗
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 ? 距离 ? 在做很多研究问题时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。 本文将常用的各种度量距离罗列出来并给出了Python的代码实现,大家只需要知道有哪些距离度量方式即可,需要的时候在详细的了解。 距离度量的种类
今天开始,我打算写写机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法,并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时,本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中,提供了一种高效的海量数据查找方法。
LeetCode 每月都会搞每日一题活动,昨天的题目是贪心算法类型,折腾好久才做出来,索性今天就围绕贪心算法多看几道。
作者:崔家华 东北大学|模式识别与智能系统研究生 量子位 已获授权编辑发布 在模式识别领域中,K-近邻算法(KNN算法)是一种用于分类和回归的非参数统计方法。 在这篇文章中,作者先详细介绍了K-近邻算法的基础知识,接着在Python 3中演示了约会网站配对实战和sklearn手写数字识别。形象生动,简明易懂。 在文章正式开始前,可能你需要这些信息—— Github代码获取: https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/ Python版本: Python3
机器学习(五) ——k-近邻算法进一步探究 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 现采用k-近邻算法,进行分类应用。数据源采用《机器学习实战》提供的数据集,其中每个样本有3个特征值,约有1000个样本。 k近邻算法的基本思想,是根据现有的训练集,当新增一个需要判断的元素时,会计算该元素分别与现有的每个训练样本的距离。距离的计算公式是将该元素的3个特征值(本次实验是3个特征值),分别与每个样本3个对应特征值计算平方差,得到结果。距离公式如下图所示: 二、优化——归一化数值 1、背景 由于不同特征值对应
机器学习(五)——k-近邻算法进一步探究 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 现采用k-近邻算法,进行分类应用。数据源采用《机器学习实战》提供的数据集,其中每个样本有3个特征值,约有10
最近在看《机器学习实战》这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习。
最短路径算法是图算法中的一个重要领域,它用于查找从一个起始节点到目标节点的最短路径。在这篇博客中,我们将深入探讨三种最短路径算法的优化: Dijkstra 算法、 Bellman-Ford 算法和 SPFA 算法。这些算法在各种实际应用中都发挥着关键作用,从网络路由到地理信息系统,再到社交网络分析。
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是最懒的吗? 01|算法简介: KNN是英文k-nearest neighbor的缩写,表示K个最接近的点。该算法常用来解决分类问题,具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。 这其实和我们生活中对人的评价方式一致,你想知道一个人是什么样的人,你只需要找到跟他关系最近(好)的K个人,然后看这K个人都
国家天文台有个聚类任务:共11份数据,每份数据是从一张照片中提取出来的,包含500多万条记录,每条记录是一个天体的坐标及属性。11张“照片”中有些天体坐标是重复的,但这些重复的坐标不完全相同,他们会有一些差别但距离不会太远。任务就是把其中一张“照片”作为基础,从其他照片中找出重复的天体,把重复天体的坐标及属性均值作为该天体的最终坐标和属性,即把距离很近的天体聚成一类再做聚合运算,这样就可以得到一张坐标清晰且信息更加准确的天体“照片”。
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
该算法从起点开始,采用贪心法策略,每次遍历到起点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点, 直到扩展到终点为止。
这些聚类算法各有优缺点,适用于不同类型的数据和不同的应用场景。选择合适的聚类算法通常取决于具体的需求、数据的特性和计算资源。
在机器学习领域中,层次聚类是一种常用的聚类算法,它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量,而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
K均值(K-Means)算法是一种常用的聚类算法,它将数据集分成K个簇,每个簇的中心点代表该簇的质心,使得每个样本点到所属簇的质心的距离最小化。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的K均值聚类算法,并介绍其原理和实现过程。
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:
K最近邻(K-Nearest Neighbors,简称KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。
在机器学习领域中,聚类算法被广泛应用于数据分析和模式识别。K-means 是其中一种常用的聚类算法,它能够将数据集分成 K 个不同的组或簇。本文将详细介绍 K-means 算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
通常情况下,在机器学习中距离算法常用于衡量数据点之间的相似性或差异性。包括以下几个主要应用场景:
本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先,讲讲写本系列教程的原因:第一,《机器学习实战》的代码由Python2编写,有些代码在Python3上运行已会报错,本教程基于Python3进行代码的修订;第二:之前看了一些机器学习的书籍,没有进行记录,很快就忘记掉了,通过编写教程也是一种复习的过程;第三,机器学习相对于爬虫和数据分析而言,学习难度更大,希望通过本系列文字教程,让读者在学习机器学习的路上少走弯路。
K近邻算法(K-Nearest Neighbors,KNN)是一种简单而有效的监督学习算法,广泛应用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的K近邻算法,包括算法原理、距离度量、K值选择、优缺点,以及使用代码示例演示KNN在实际问题中的应用。
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,
阅读本文大概需要3分钟 菜鸟独白 上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍,机器学习的算法有很多,小白开始学习的时候,往往会被弄晕。有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手,慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。 1.挑兵器 1).语言 机器学习的文章,我主要以Python3为主,当然有的时候会穿插Python2.因为我一直是Py2/3混用的,而且Py2有点恋恋不舍,毕竟用了好多年了,一般会针对不同的项目用不同的语言. 2).开发工具 Pyt
聚类算法属于无监督的机器学习算法,即没有类别标签y,需要根据数据特征将相似的数据分为一组。k-means为聚类算法中最简单、常见的一种,通过计算距离,将相似性高的数据分在一起。 算法流程 随机选择k个
关于局部敏感哈希算法,之前用R语言实现过,但是由于在R中效能太低,于是放弃用LSH来做相似性检索。学了Python发现很多模块都能实现,而且通过随机投影森林让查询数据更快,觉得可以试试大规模应用在数据
17.11.28更新一下:最近把这个算法集成到了数据预处理的python工程代码中了,不想看原理想直接用的,有简易版的python开发:特征工程代码模版 ,进入页面后ctrl+F搜smote就行,请自取
上一次介绍图像搜索的基本原理,现在记录下使用的数据包的问题。 查询图片先进行特征提取,使用一个向量来表示,之后使用该向量与数据库中所有的商品向量进行计算相似度指标,比如cos距离,欧式距离,汉明距离。 具体的取决于向量的形式,有的先用cnn提取特征向量,可以计算其cos距离,有的提取之后对其进行哈希编码,先用汉明距离进行粗排,之后按照欧式距离进行重排。 这里就面临这样的一个问题:
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一、概述 kNN算法,即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法,是最简单的机器学习算法,没有之一。 该算法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述,一块木板有数百个小孔(坐标已知),现在需要通过机械臂在木板上钻孔,要求对打孔路径进行规划,力求使打孔总路径最短,这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面: 单个孔的钻孔作业时间,这是由生产工艺所决定的,不在优化范围内,本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时,钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间,刀具的转换时间。 在机
k近邻法(或简称为kNN)是一种易于理解和实现的算法,也是一种功能强大的工具。
其实数学建模这个事情费力不讨好,相反数据挖掘这个近亲在海量的数据里面寻找一种范式,更关键的是相关的比赛还能赚钱(数学建模除了几个大比赛,很多时候就是贴钱)。我要改变这种现状(太穷了),打比赛赚钱。
最短路径算法用于在图中找到两个节点之间的最短路径。最短路径问题在许多实际应用中都有重要的作用,例如网络路由、导航系统等。
最近“跳一跳”在朋友圈风靡一时,吃饭的时候,人家跟你聊跳了多少步,你要没上200都不好意思跟人家打招呼。作为AI研发的机构,我们更关心怎么样才能自动让AI走的更远的问题。网上也有不少解决问题的版本,我
要解决这个问题,最直接的想法是把给定的点进行两两组合,计算每个组合中两个点的距离,从中找出距离最小的一对。这个算法的计算量非常大,没有任何优化的痕迹,时间复杂度妥妥的O(n^2),即使充分发挥Python语言函数式编程技巧和标准库对象的优势也无法弥补算法本身效率低下的问题。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 KNN工作原理是:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿。 英文出处:SUNIL RAY。欢迎加入翻译组。 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明、更个性化的技术。 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算。关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生。 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已。计算的蓬勃发展也是一样。如今,作为一名数据科学家,用复杂的算法
在计算机科学中,寻找图中最短路径是一个经典问题。 Dijkstra 算法和 Floyd-Warshall 算法是两种常用的最短路径算法。本篇博客将重点介绍这两种算法的原理、应用场景以及使用 Python 实现,并通过实例演示每一行代码的运行过程。
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