一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习,所谓无监督学习,就是训练样本中的标记信息是位置的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律.通俗得说,就是根据数据的一些内在性质,找出其内在的规律.而这一类算法,应用最为广泛的就是"聚类". 聚类算法可以对数据进行数据归约,即在尽可能保证数据完整的前提下,减少数据的量级,以便后续处理.也可以对聚类数据结果直接应用或分析. 而Kmeans 算法可以说是聚类算法里面较为基础的一种算法. 二. 从样例开始 我们现在在二维平面上有这

一.   什么是聚类 聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类,但是究竟分成多少类,这个要取决于文档集合里文档自身的性质.下面这个图就是一个简单的例子,我们可以把不同的文档聚合为3类.另外聚类是典型的无指导学习,所谓无指导学习是指不需要有人干预,无须人为文档进行标注. 二.聚类算法:from sklearn.cluster import KMeans def __init__(self, n_clusters=8, init='k-means++', n_init=10,

在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群 将mahout的包上传至linux中并解压即可 mahout下载地址: 点击打开链接 mahout中的算法大致可以分为三大类: 聚类,协同过滤和分类 其中 常用聚类算法有:canopy聚类,k均值算法(kmeans),模糊k均值,层次聚类,LDA聚类等 常用分类算法有:贝叶斯,逻辑回归,支持向量机,感知器,神经网络等 下面将运行mahout中自带的example例子jar包来查看mahou是否能正确运行 练习数据下载地址: 点击打开链接 上面的

在使用mahout之前要安装并启动hadoop集群 将mahout的包上传至linux中并解压即可 mahout下载地址: 点击打开链接 mahout中的算法大致可以分为三大类: 聚类,协同过滤和分类 其中 常用聚类算法有:canopy聚类,k均值算法(kmeans),模糊k均值,层次聚类,LDA聚类等 常用分类算法有:贝叶斯,逻辑回归,支持向量机,感知器,神经网络等 下面将运行mahout中自带的example例子jar包来查看mahou是否能正确运行 练习数据下载地址: 点击打开链接 上面的

<机器学习实战>kMeans算法(K均值聚类算法) 机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类.分类是根据一些给定的已知类别标号的样本,训练某种学习机器,使它能够对未知类别的样本进行分类.这属于supervised learning(监督学习).而聚类指事先并不知道任何样本的类别标号,希望通过某种算法来把一组未知类别的样本划分成若干类别,这在机器学习中被称作 unsupervised learning (无监督学习).在本文中,我们关注其中一个比较简单的聚类算法:k-means算法. k

python——常见排序算法解析   算法是程序员的灵魂. 下面的博文是我整理的感觉还不错的算法实现 原理的理解是最重要的,我会常回来看看,并坚持每天刷leetcode 本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 概述 十种常见排序算法可以分为两大类: 非线性时间比较类排序:通过比较来决定元素间的相对次序,由于其时间复杂度不能突破O(nlogn),因此称为非线性时间比较类排

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度

概念: 聚类分析(cluster analysis ):是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术.聚类分析也叫分类分析,或者数值分类.聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或者相似度将其划分成若干个组,划分的原则是组内距离最小化而组间(外部)距离最大化.聚类和分类的不同在于:聚类所要求划分的类是未知的. 聚类度量的方法:分距离和相似度来度量. ​ ​ 聚类研究分析的方法: 1.层次的方法(hierarchical  method) 2.划分方法(par

一.前言: 今天在宿舍弄了一个下午的代码,总算还好,把这个东西算是熟悉了,还不算是力竭,只算是知道了怎么回事.今天就给大家分享一下我的代码.代码可以运行,运行的Python环境是Python3.6以上的版本,需要用到Python中的numpy.matplotlib包,这一部分代码将K-means算法进行了实现.当然这还不是最优的代码,只是在功能上已经实现了该算法的功能. 二.代码部分: import numpy as np import random from matplotlib import