机器学习十讲--第五讲-聚类 原创 MoooJL 2021-07-20 09:21:01 博主文章分类:机器学习 ©著作权 文章标签 机器学习 文章分类 机器学习 人工智能 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者MoooJL的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:机器学习十讲--第六讲-降维 下一篇:机器学习十讲--第四讲-模型提升 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 经纬度聚类:聚类算法比较 需求:将经纬度数据,根据经纬度进行聚类初始数据data.csvK均值聚类简介K均值(K-means)聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个不同的簇(cluster)。其基本思想是将数据集划分为K个簇,使得每个样本点都属于距离最近的簇的中心点,同时最小化簇内样本点之间的距离平方和。K均值聚类算法的步骤如下:初始化: 随机选择K个样本点作为初始的簇中心点。分配: 对于每个样本点, 聚类 聚类算法 dbscan 层次聚类 k值聚类 Linux常用命令精讲 1.Linux命令概述shell程序b.shell是Linux中用户与内核之间的翻译官,当用户登录Linux时,Linux会自动加载一个shell程序,在Linux中shell程序对应的文件在/bin/bash2.Linux命令的分类内部命令:是集成于Shell解释器程序(如Bash)内部的一些特殊指令,也称为内建(Built-in)指令。内部命令属于shell的一部分,所以没有单独对应的系统文件 常用命令 HarmonyOS第五天学习笔记 学习目标:深入了解HarmonyOS的设备协同能力。学习并实践HarmonyOS的分布式数据管理。探索HarmonyOS在物联网和智能家居领域的应用。学习内容:1. 设备协同能力设备发现与连接:学习了HarmonyOS如何实现设备间的自动发现和快速连接。多设备场景:研究了如何在不同设备间创建和管理多设备场景,实现设备间的协同工作。2. 分布式数据管理数据同步:了解了HarmonyOS如何实现跨设备 智能家居 物联网 数据管理 《机器学习十讲》学习报告五 数学基础:凸函数与Jensen不等式 凸函数:弦在弧上 聚类:样本没有类别标签,一种典型的无监督学习方法 相同类的样本之间距离较近 不同类的样本之间距离较远 K-means模型 模型求解: 交替迭代法: 固定c优化r, 固定r优化c, 固定c,优化r 固定r,优化c K-Means算法流程 1,随机 机器学习 机器学习十讲--第二讲-回归 import pandas as pd data = pd.read_csv("input/abalone_dataset.csv") print(data.shape) #绘图中文字体 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] 机器学习 机器学习十讲--第一讲 import pandas as pd #绘图中文字体 import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # #指定默认字体 SimHei为黑体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] 机器学习 机器学习十讲--第八讲-维度灾难 机器学习 《机器学习十讲》学习报告十 强化学习: 智慧决策的过程,通过过程模拟和观察来不断学习,提高决策能力 策略:在特定状态下应该怎么采取行动 目的:找到最佳策略,即能够获得最大奖励的策略 数学模型: 策略和目标: 在马尔科夫决策过程中,最终需要求解一个策略,他是行动和状态之间的映射 分为确定性策略和随机性策略 目标:最大化累计奖励的 机器学习 机器学习十讲--第六讲-降维 机器学习 机器学习十讲-第三讲分类 感知机 原理 下面用一个 perception 函数实现上述算法。为了深入观察算法运行过程, 机器学习 数据 迭代 误分类 机器学习十讲--第七讲-最优化 机器学习 《机器学习十讲》学习报告九 深度学习应用领域全面突破:机器翻译 语音识别等 神经元与感知机 多层感知机 多个神经元以全连接层次相连 网络称为前馈神经网络 也称多层感知机 多层感知机能够逼近任何函数 误差函数 梯度计算:后向传播BP: 前向传播计算误差,后向传播计算梯度 机器学习与深度学习之间差别 机器学习 《机器学习十讲》学习报告八 维度灾难: 随着维度的增多,问题的复杂性(或计算代价)呈指数型增长的现象 基于距离的机器学习模型 稀疏度与过度拟合 过度拟合:模型对已知数据拟合较好,新的数据拟合较差 高维空间中样本变得极度稀疏,容易造成过度拟合问题 计算复杂度:决策树 随着维数的增加。计算复杂度指数增长 只能求近似解得到局部最优解 机器学习 《机器学习十讲》学习报告七 机器学习的优化目标 一,梯度下降法 batch梯度下降法: 随机梯度下降SGD 线性衰减然后保持为常数 梯度爆炸和悬崖 解决方法:梯度阶段 启发式梯度截断干涉以减少步长 二,动量法 在参数更新时考虑历史梯度信息 Nesterov动量法 机器学习 《机器学习十讲》学习报告四 一,模型提升方法 模型误差来源: 逼近误差 估计误差:训练到的函数与模型空间最好的函数的距离 线性到非线性模型: 线性回归:多项式回归 支持向量机 决策树:空间划分的思想来处理非线性数据 决策树的生成: 从根节点开始,选择对应特征 选择节点特征分割点 二,节点特征和分割点的选择 不纯度:表示落在当前 机器学习 《机器学习十讲》学习报告一 一,大数据的基本公式: 机器学习就是在获得很多组的x数据和y数据以后获得F映射的一个过程 深度学习是机器学习的一部分,就是在获得data后提取出x数据的过程 如果数据y用来模仿人类的行为,例如自动驾驶等,就称其为人工智能 二,机器学习方法分类: 1,有监督学习 就是数据y包含已经有的结果标签 用处: 机器学习 《机器学习十讲》学习报告二 回归: 指用一个或多个自变量预测因变量的数学方法 一元线性回归: 模型为y=w1x+w0 目标是所有样本落在直线附近 多元线性回归: 多重共线性:变量之间存在较强的共线性,对参数估计得不准确,造成过度拟合的现象 LASSO系数压缩估计方法 误差: 机器学习 机器学习十讲--第四讲-模型提升 机器学习 《机器学习十讲》学习报告六 数据维度灾难需要降维 实际数据会有很多的维度,但对数据处理时,不能将所有数据的维度都当做一个参数,那样就会导致我们口中的维度灾难 那么,维度灾难该怎么处理呢 1主要成分分析 基本思想:构造原始特征的一系列线性组合形成的线性无关低纬特征,以去除数据的相关性,并使降维后的数据最大程度的保持原始高维数据的 机器学习 《机器学习十讲》学习报告三 点到平面距离: 梯度下降法: 最大似然法: 如何做分类? 感知机: 找到一条直线将两类数据分开 支持向量机: 找到一条直线将两类数据分开,还要使数据离直线尽可能的远 逻辑回归: 使观察到训练集的“可能性”最大 分类问题的评价指标: 机器学习 java clone 原理是啥 Java语言的一个优点就是取消了指针的概念,但也导致了许多程序员在编程中常常忽略了对象与引用的区别,特别是先学c、c++后学java的程序员。并且由于Java不能通过简单的赋值来解决对象复制的问题,在开发过程中,也常常要要应用clone()方法来复制对象。比如函数参数类型是自定义的类时,此时便是引用传递而不是值传递。以下是一个小例子:Java代码 public class A { pub java clone 原理是啥 java 深层clone Java System java android guanjianzi 作为一个拿来主义者,最开始当然要在网上寻找一番,找个Util省的自己写了。很快,就找到了一个......public class PartColorTextView extends TextView { private final String SRM = "%1$s";//文字转换Hmtl的格式固定不要动 private final String OF = "⊙";//替换颜色的字符 publi android guanjianzi android关键字大全 方法名 子类 好用 Windows nfs 客户端下载 一 NFS介绍NFS用的比较多,但是更新没有想象的那么快,Nginx一年要迭代很多个版本,而NFS最新版本4.1是2010年更新的,到目前为止还没有更新过,但这并不影响NFS使用的广泛性RPC协议为Remote Procedure Call,即为远程过程调用,RPC需要为NFS提供一些支持,比如两台机器服务器端和客户端通信的时候,他们之间本身不能直接通信,需要借助于RPC这个协议来完成 Windows nfs 客户端下载 网络启动安装linux客户机nfs设置 客户端 服务端 RPC 截面机器学习 模型与地形不匹配需要进行镶嵌,我镶嵌的三维面该如何获取呢?我想知道模型的内部结构是什么样的,该怎么办呢?那么截面与投影的功能可以告诉我们答案,这个功能主要是对模型数据集提取截面、投影面等。主要包括了获取截面、提取投影面、投影拉伸体和提取边界四个功能。 下面我将从截面与投影的四个方面进行一一讲解。一、获取截面 &nb 截面机器学习 GIS 桌面GIS SuperMap 数据集 调用监控摄像头 这里写自定义目录标题容器监控架构可选方案基础监控:服务追踪日志汇总GraphitePrometheusTICK Stack服务追踪参考附录选项考虑因素 容器监控Why?How? What?考虑因素监控对象是什么?监控哪些指标?从哪些维度监控?从全局,机房,机架,物理机,虚拟机,容器实例,服务本身等多个维度。基础监控:CPU磁盘内存网络系统调用上下文切断等等日志汇总:错误告警服务调用:请求量响应时 调用监控摄像头 微服务 ci Graph 消息队列