一、 1.在这节课中我们将补充一些缺失的细节，并且介绍一些在实际中应用这些思想，例如怎么处理支持向量机中的偏差分析。上节课我们谈到选择标记点的过程，比如l(1),l(2)和l(3)使我们能够定义相似度函数，我们也称之为核函数，在这个例子中，我们的相似度函数为高斯核函数，这使得我们能够构造一个预测函数 ...
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2019-02-02 14:15:19
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1.导弹拦截 （+贪心） 两问：一个导弹拦截系统最多能拦多少导弹 要拦截所有导弹至少需要多少拦截系统 第一问感觉是一个比较巧妙的方法： 维护一个单调递减的序列 length[] 记录的是拦截导弹的高度 当下一个导弹小于 length[] 最后一个数（最小的数）则直接把它加在序列后即可 若大于 则找到 ...
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2019-01-30 00:17:49
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1.句子如下： 2.分词： 2.词频向量化： 4.计算2个向量的相似度： ...
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2019-01-29 18:08:23
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1 TensorFlow使用 分析流程： 1.1 使用gensim加载预训练中文分词embedding 加载预训练词向量模型：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors/ 查看词语的向量模型表示： 维度为300 词语相似度：向量余弦值 最相似的 ...
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2019-01-28 21:08:12
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感知哈希算法(perceptual hash algorithm)，它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。结果越接近，就说明图像越相似。 实现步骤： 1. 缩小尺寸：将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节，只保留 ...
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2019-01-24 20:06:57
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将开发过程中较好的一些代码段备份一下，下面的代码是关于C#通过编辑距离计算两个字符串的相似度的代码，应该能对码农们有些帮助。usingSystem;usingSystem.Text.RegularExpressions;usingSystem.Threading.Tasks;namespaceLevenshtein{publicdelegatevoidAnalyzerCompletedHander
聚类评估：轮廓系数 计算样本到同簇其他样本的平均距离ai， ai越小，说明样本越应该被聚类到该簇 计算样本到其他簇样本的平均距离bi，这个称为样本与簇Cj的不相似度 s(i) = (b(i) - a(i)) / max(b(i), a(i)) si 接近1， 说明b(i) 远大于a(i)， 说明分类 ...
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2019-01-21 12:12:51
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无监督问题，我们手里没有标签 聚类：相似的东西聚在一起 难点：如何进行调参 K-means算法 需要制定k值，用来获得到底有几个簇，即几种类型 质心：均值，即向量各维取平均值 距离的度量： 欧式距离和余弦相似度 优化目标： min∑∑dist(ci, xi) 即每种类别的数据到该类别质心距离的之和最 ...
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2019-01-19 13:20:27
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贝叶斯里面的参数原理 最大似然： 即最符合观测数据的最有优势，即p(D|h)最大 奥卡姆剃刀：即越常见的越有可能发生，即p(h) 表示的是先验概率 最大似然： 当我们投掷一枚硬币，观测到的是正面，那么我们猜测投掷正面的概率为1，即最大似然值的概率是最大的 奥卡姆剃刀： 如果平面上有N个点，我们使用n ...
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2019-01-18 19:59:07
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SPSS-聚类分析介绍 聚类分析，就是按照个体的特征将他们分类，目的在于让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，而不同类别之间具有较大的差异性。 我们可以对变量进行聚类，但是更常见的还是对个体进行聚类，也就是样本聚类。例如对用户、渠道、商品、员工等方面的聚类，聚类分析主要应用在市场细分、用户细分等... ...
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2019-01-18 10:16:19
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