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搜索关键字:kmeans    ( 313个结果
无监督算法
无监督算法: KMeans算法: 1、 随机初始化数据集簇的中心,一般从数据集中选择 2、 外循环: 内循环:计算各个数值点到中心的距离,进行聚类 计算每个聚类的平局值,移动聚类中心 PCA算法: 目标:数据压缩和可视化 1、 对样本数据进行去均值和归一化 2、 组建sigma矩阵,然后进行奇异值分 ...
分类:编程语言   时间:2019-02-02 14:23:14    阅读次数:164
【求职】字节跳动2019校招机器学习算法工程师面试
面试问题总结。 问题:1. 自我介绍。2. 介绍了一下自己简历上的项目。3. SVM详细原理。4. Kmeans原理,何时停止迭代。 算法题:1. 一个随机整数产生器产生[1,5],如何设计一个产生[1,7]的随机整数产生器。解法:设k1,k2属于[1,5], 生成k3 = 5*(k1-1)+k2+ ...
分类:编程语言   时间:2019-01-29 20:27:31    阅读次数:309
十大经典数据挖掘算法之k-means
kmeans聚类理论篇 前言 kmeans是最简单的聚类算法之一,但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用,选取适当的k,将数据分类后,然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容,包括算法原理,收敛性,效果评估聚,最后带上R ...
分类:编程语言   时间:2019-01-28 01:30:53    阅读次数:236
机器学习入门-文本数据-使用聚类增加文本的标签属性
通过对特征做一个kmeans聚类,将聚类的结果做为文本的标签值,可以使得样本的特征更多 我们从sklearn.cluster中导入Kmeans建立模型进行聚类 代码: 第一步:使用Dataframe格式化数据和使用数据格式化数据 第二步:对字符串进行分词和去除停用词,并使用' '.join完成连接 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-27 00:20:37    阅读次数:362
转:机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法
https://blog.csdn.net/loveliuzz/article/details/78783773 机器学习sklearn19.0聚类算法——Kmeans算法 ...
分类:编程语言   时间:2019-01-19 15:13:24    阅读次数:187
K-means之亚洲杯
import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing #胜 平 负 进球 失球 控球率 传球成功率 抢断成功率 射正 # ================... ...
分类:其他好文   时间:2019-01-17 21:08:54    阅读次数:174
Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统视频课程分享
基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统课程下载:https://pan.baidu.com/s/1YtMs-XG5-PsTFV9_7-AlfA提取码:639m项目中采用到的算法包含LogisticRegression、Kmeans、TF-IDF等,Flink暂时支持的算法比较少,对于以上算法,本课程将手把手带大家用Flink实现,并且结合真实场景,学完即用。本套教程的Flink算法部分
分类:其他好文   时间:2019-01-11 14:45:10    阅读次数:177
test
```python from sklearn.cluster import KMeans import numpy as np X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],[4, 2], [4, 4], [4, 0]]) kmeans = KMeans(n_cluste... ...
分类:其他好文   时间:2019-01-06 16:37:20    阅读次数:164
Windows桌面小程序+谷歌浏览器+人工智能算法 = 100+职位一键投递
利用python selenium webdriver;PyQt;LDA主题模型;信息熵+word2vector+Kmeans 合成的简历投递小助手,实现海投自动化
分类:微信   时间:2019-01-01 22:47:30    阅读次数:301
python实现K-means 并进行演示
首先提供一个一维数组,将其第一列和第五列取出来,并进行kmeans计算,接着在python中进行绘图。 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-06 01:30:15    阅读次数:450
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