常用的分类算法包括： 决策树分类法 朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier) 基于支持向量机(SVM)的分类器 神经网络法 k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN) 模糊分类法下文出处 常见的聚类算法包括： ①基于划分的聚类算法 k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中
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2023-12-21 09:35:00
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目录1、介绍2、原理输入激活函数3、损失及其优化损失函数优化4、API5、案例：乳腺癌肿瘤预测数据集代码?作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎Python人工智能开发。?主页：@逐梦苍穹?回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合⭐④：岭回归?您的一键三连，是我创作的最大动力?1、介绍目
在本文中，我对现代机器学习算法进行了简要梳理，我通过查阅转载众多博客和资料，基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点，并以机器学习入门者的角色来看待各个模型。主要内容来自《机器之心》：回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点通俗理解：1.给定一个样本特征 , 我们希望预测其对应的属性值 , 如果是离散的, 那么这就是一个分类问题，反之，如果是连续的实数, 这就是一个回归问题。 2.如果给定
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2024-04-28 15:26:29
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机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归
欠拟合与过拟合
岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习 K-means算法4.1 线性回归回归问题：
目标值 - 连续型的数据4.1.1 线性回归的原理2 什么是线性回归
函数关系 特征值和目标值
线型模型
线性关系
y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + …
概况：数据挖掘对聚类算法的要求：可伸缩性（在小数据集上算法优，同样要求在大数据集上算法优）、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的能力、对输入数据顺序的敏感、可解释性和可用性、基于约束的聚类、处理高维数据的能力。聚类方法的分类：基于划分的方法：构建数据集的k个划分，每个划分表示一个聚类（每个划分至少包含一个对象、每个对象只属于一个划分（可相应变动））
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2024-07-11 06:08:48
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前面几篇文章介绍了回归或分类的几个算法，它们的共同点是训练数据包含了输出结果，要求算法能够通过训练数据掌握规律，用于预测新输入数据的输出值。因此，回归算法或分类算法被称之为监督学习（Supervised Learning）。本篇文章将接触有别于监督学习的另一类机器学习算法——无监督学习（Unsupervised Learning）。无监督学习是寻找缺乏标准答案的输入数据的规律。其中聚类算法是无监督
1.简述分类与聚类的联系与区别？ 分类是按照某种标准给对象贴标签，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。区别是分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预
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2023-12-12 14:44:24
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python 中提供了 KMeans库，可以方便我们对数据进行相应的聚类分析。 下面举个对于气温数据进行聚类分析的例子，数据来自ERA-5，可以自行从官网下载。 数据内容如下所示：1、聚类分析首先是导入库：from sklearn.cluster import KMeans然后对数据进行一下处理： 1、转换一下数据维度顺序，将高度level放到第一维 2、对nan值数据进行掩膜， 3、经纬度、时间
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2023-10-26 17:36:25
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1.问题定义 在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无比的财富。并且消费者需求显现出日益差异化和个性化的趋势。随着我国市场化程度的逐步深入，以及信息技术的不断渗透，对大数据的分析已是必然趋势。本案例就是使用机器学习聚类算法对客户进行分组，为销售人员进行精准营销提供帮助。2.数据收集本数据是
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2023-08-28 11:04:30
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# Python中的分类聚合实现教程
在如今的数据分析中，分类和聚合是非常重要的工作。本文将为你系统地介绍如何在Python中实现分类聚合，特别是使用Pandas库进行数据处理。我们将从整体流程入手，分步讲解所需的代码及其含义。
## 整体流程
我们将使用一个表格来展示整个分类聚合的流程步骤：
| 步骤 | 操作 | 说明
#-*- coding:utf-8 -*-
import logging
import logging.config
import ConfigParser
import numpy as np
import random
import codecs
import os
from collections import OrderedDict
#获取当前路径
path = os.getcwd()
#
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2024-07-06 08:50:12
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文本的聚类，就是为了解决大批量文本的自动分类的问题。之前遇到过这样一个问题，就是有一堆文章的数据，想要得到这些文章对应的类别。但是这堆文章的数据里面并没有分类的信息，要是按照传统方式，需要人工对每篇文章都进行分类处理，但是这样的分类处理的速度太慢了，而且对于人工来说，工作量也是极其庞大的。是典型的吃力不讨好的一个活，那么有没有什么方法能够对这些数据进行简单的自动聚类呢，也就是无监督对这些文本进行分
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2023-10-08 23:29:16
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# Python SQLite 查询结果分类聚合
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(连接到数据库)
B --> C(执行查询语句)
C --> D(获取查询结果)
D --> E(分类聚合)
E --> F(输出结果)
F --> G(结束)
```
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2023-10-07 14:16:28
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聚类
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行
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2023-12-16 22:23:52
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数据库的分类及介绍什么是数据库数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合 通俗来讲：数据库是按照一定的形式来组织，存储数据，目的是为了对数据操作——增删改查常用的数据库的排名以及介绍关系型数据库 关系数据库：是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。就是用选择、投影、连接、
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2023-08-15 14:09:53
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聚类:所谓物以类聚,人以群分,聚类分析就是依照某种评价准则根据数据中对象的相似程度分成多个类；同一个聚类中的对象相关性高,彼此相似,不同聚类之间
的对象相关性低,彼此相异。聚类分析算法有划分方法、层次聚类、基于密度的聚类和基于网格的聚类等几种主要的聚类策略；1.基于层次的聚类方法 &nb
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2024-06-16 07:01:02
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文章目录GroupBy机制对分组进⾏迭代选取⼀列或列的⼦集通过字典或Series进⾏分组通过函数进⾏分组根据索引级别分组数据聚合⾯向列的多函数应⽤以“没有⾏索引”的形式返回聚合数据apply：⼀般性的“拆分－应⽤－合并”禁⽌分组键分位数和桶分析示例：⽤特定于分组的值填充缺失值示例：随机采样和排列示例：分组加权平均数和相关系数示例：组级别的线性回归透视表和交叉表交叉表：crosstab
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2023-10-21 14:28:47
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文章目录一、JUC常见类Callable 接口ReentrantLockSemaphore(信号量)CountDownLatch 一、JUC常见类concurrent代表了并发，这个包下为我们提供了并发编程(多线程)相关的组件.Callable 接口我们的Callable接口和Runnable是一样的，但也有一些区别: Runnable: 用来描述一个任务，描述的任务是没有返回值的。 Calla
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2024-01-30 09:31:55
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# 如何实现“A类聚合B类”在Java中的实现
聚合是面向对象编程中的一种关系，表示一个类中包含另一个类的实例。在Java中，A类聚合B类意味着A类有一个或多个B类的实例作为其属性。本文将详细介绍如何在Java中实现A类对B类的聚合关系。
## 流程概述
首先，我们需要明确聚合的基本步骤。下面是实现A类聚合B类的主要步骤：
| 步骤 | 描述
一、数据挖掘的常用方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个
