0 前言本人计算机研二，专业带队数学建模，长期更新建模教学，有需要的同学欢迎讨论～ 本篇文章，本系列学长讲解一部分数学建模常用算法，会陆续更新每个算法的详细实现和使用教程1 BIRCH算法概述BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）在设计之初就考虑到了大规模数据集上聚类的精确性（充分利用有限内存保证好的聚
BIRCH（BalancedIterative Reducing and Clustering Using Hierarchies）全称是：利用层次方法的平衡迭代规约和聚类。BIRCH算法是1996年由TianZhang提出来的。Birch算法就是通过聚类特征(CF)形成一个聚类特征树，root层的CF个数就是聚类个数。BIRCH算法实现分为4个步骤：1、扫描所有数据，建立初始化的CF树，把稠密数
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2021-03-23 21:39:38
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全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）sklearn之BIRCH类在scikit-learn中，BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类。因此要使用BIRCH来聚类，关键是对CF Tree结构参数的处理。在CF Tree中，几个关键的参数为内部节点的最大CF数B， 叶子节点的最大CF数L， 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T。这三个参数定了，CF Tree的结构也基
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2022-03-27 17:02:44
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才提到了，BIRCH只需要单遍扫描数据
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2022-04-17 09:30:28
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目录1 前向算法求HMM观测序列的概率1.1 流程梳理1.2 算法总结1.3 HMM前向算法求解实例
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2022-11-06 00:28:16
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曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.
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2021-05-20 19:47:11
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1.背景介绍机器学习是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机程序自主地从数据中学习，并利用所学知识来做
BIRCH算法全称如下Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies属于树状结构的层次聚类算法的一种，其树状结构的构建是自上而下的，也就是说我们只需要扫描一遍数据，就可以得到树状结构了，因此该算法的运行速度很快。要理解该算法的运行过程，需要理解以下两个基本概念1. Cluster Feature简称CF, 每个CF
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2022-06-21 09:43:12
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聚类分析算法综述1. 聚类相关概念定义方法距离计算相似度计算应用2. 常用传统算法层次方法划分方法K-均值（K-Means）K均值案例实现K-中心（K-Medoids）k中心案例实现基于密度的方法DBscanDBscan案例实现MeanShiftMeanShift案例实现基于网格的方法基于模型的方法GMMSOM基于约束的方法3. 新发展的算法基于模糊的算法基于粒度的算法量子聚类核聚类谱聚类参考文
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2023-08-14 14:23:58
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在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。
在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。还记得之前说的吗，线性回归其实就是求出一条拟合空间中所
# 机器学习 实例实现指南
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“机器学习 实例”的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant You as 开发者
participant Newbie as 刚入行的小白
You->>Newbie: 介绍机器学习实例实现流程
You->>Newbie: 准备数据
Y
一、python代码 '''
Author: Vici__
date: 2020/5/21
'''
import math
'''
Point类，记录坐标x，y和点的名字id
'''
class Point:
'''
初始化函数
'''
def __init__(self, x, y, id):
self.x = x # 横坐标
测试题0. 什么是BIF？BIF 就是 Built-in Functions，内置函数。为了方便程序员快速编写脚本程序（脚本就是要编程速度快快快！！！），Python 提供了非常丰富的内置函数，我们只需要直接调用即可，例如 print() 的功能是“打印到屏幕”，input() 的作用是接收用户输入（注：Python3 用 input() 取代了 Python2 的 raw_input()，用法如
机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型，取决于我们想要实现的目标。现在，机器学习有很多算法。因此，如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！让我们言归正传！1. 线性回归线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要
机器学习算法概述人工智能的核心是机器学习，机器学习的核心是算法。 机器学习 定义1：机器学习是智能体通过模拟或实现人类的行为来获取新的知识或技能，重新组织已有的知识 结构，以不断改善自身智能。 定义2：给定任务T、相关的经验E以及关于学习效果的度量P，机器学习就是通过对经验E的学习来优化任务T完成效果的度量P的一个过程。 机器学习与人类学习相似，对已知的经验信息加以提炼，以掌握完成某项任务的
哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未来就是对模型的应用。
无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。L
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2021-07-12 10:38:54
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本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。机器学习要学哪些算法？本篇为大家解答此问题。机器学习必学10大算法1. 线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括
机器学习算法整理 K近邻 算法思想 一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个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。 K值减小就意味着整体模型变复杂，分的不清楚，就容易发生过拟合。 流程： 1） 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2） 按距离递增次序排序 3） 选取 ...
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2021-08-13 23:57:00
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根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 1.监督式学习： 2.非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，
三、反向传播算法的案例 3.1、前向传播计算 以下面神经网络的基本结构，已对神经网络进行了初始化，赋予了权重、偏置和输入输出： 对网络开始前向传播计算： 因为h1使用了神经元激励函数，所以h1的输出为： 同理可得，h2的输出为： 继续前向传播，计算o1节点的输出为： 同理，得到o2节点的输出为： 接下来就是计算总的误差
