才发现k-means 聚类这么简单,-_-|| 首先讲一下最朴素的k-means, 首先k-means 是一个迭代过程. 所以我们需要先确定初始,最简单的一个办法就是随机从样本中抽取k个出来,作为初始的聚类中心,并标号为1,2,3……k. 接下开始做迭代,每次迭代只分两步 1.将所有点进行标号,离这个点最近的聚类中心是几号,就标几号. 2.对同一标号的点求算术平均数,作为该标号新的聚类中心. 一直迭代下去,直到聚类中心不再改变就行了-_-|| 等过几天在补上代码…

1598: [Usaco2008 Mar]牛跑步 题意:k短路 ~~貌似A*的题目除了x数码就是k短路~~ \[ f(x) = g(x) + h(x) \] \(g(x)\)为到达当前状态实际代价,\(h(x)\)为当前状态到目标状态的估计代价,需满足\(h(x) \le 到目标状态的实际最小代价\) k短路问题中,\(g(x)\)为当前到x的路径长度,\(h(x)\)为x到终点的最短路 根据dijkstra算法,节点i第k次出优先队列时就是s到i的k短路 但是这个算法可以被n元环卡成\(O(n…

机器学习实战之K-Means算法 test10.py #-*- coding:utf-8 import sys sys.path.append("kMeans.py") import kMeans from numpy import * # datMat = mat(kMeans.loadDataSet('testSet.txt')) # mindata = min(datMat[:, 0]) # print(mindata) # # # ranCentK = kMeans.randC…

Python3.6.3下修改代码中def classify0(inX,dataSet,labels,k)函数的classCount.iteritems()为classCount.items(),另外print在Python新版本下是函数,print后面需加上一对括号,否则执行会报错. classify0详解 import numpy as np #用于分类的输入向量是inX,输入的训练样本集为dataSet, #标签向量为 labels ,最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目,其中标签向量…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

ArcGIS案例学习笔记-聚类点的空间统计特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 目的:对于聚集点,根据分组字段case field,计算空间统计特征 数据: 方法: 1. 聚类边界 2. 地理分布特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com…

基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 算法步骤 随机选择k个点作为"中心点" 计算剩余的点到这个k中心点的距离,每个点被分配到最近的中心点组成聚簇 随机选择一个非中心点,用它代替某个现有的中心点,计算这个代换的总代价S 如果S<0,则用代替,形成新的k个中心点集合 重复2,直至中心点集合不发生变化 K中心法的实现:PAM PAM使用离差平方和来计算成本S(类似于ward距离的计算) R语言的cluster包实现了PAM K中心法的优点:对于&…

使用python进行kmeans聚类 假设我们要解决一个这样的问题. 以下是一些同学,大萌是一个学霸,而我们想要找到这些人中的潜在学霸,所以我们要把这些人分为两类--学霸与非学霸. 高数 英语 Python 音乐 小明 88 64 96 85 大明 92 99 95 94 小朋 91 87 99 95 大朋 78 99 97 81 小萌 88 78 98 84 大萌 100 95 100 92 1 方法一:使用scipy 那么使用scipy的Python实现的代码如下: import numpy…

提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布.所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模.由于高斯函数具有一些非常有用的性质.所以高斯混合模型被广泛地使用. GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是.kmeans是把每一个样本点聚到当中一个cluster,而GMM是给出这些样本点到每一个cluster的概率.每一个component就是一个聚类中心. GMM(Gaussian Mi…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

[代码剖析]   推荐阅读! SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文,写的挺有意思的,尴尬的是,我这鱼的记忆,看完就忘了  于是只能借助于代码,再看一遍细节了. 源码目录总览 tensorflow-yolov3-master ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── convert_weight.py//对权重进行转换,为了模型的预训练 ├── core//核心代码文件夹 │ ├── backbone.py │ ├── common.py │ ├── config…

CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型.模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是旧爱一个是新欢.特征工程依赖feature_column实现,这里做的比较简单在后面的深度模型再好好搞.完整代码在这里https://github.com/DSXiangLi/CTR 问题定义 CTR本质是一个二分类问题,$X \in R^N $是用户和广告相关特征, \(Y \in (0,1)\)…

Yolov2学习笔记 yolov2在yolov1的基础上进行一系列改进: 1.比如Batch Normalization,High Resolution Classifier,使用Anchor Boxes,使用聚类生成anchor,使用passthrough layer进行特征融合等 2.改进yolov1中的Darknet-19 3.使用词树,使他能够训练更多类别物体 paper 总览 Yolov2与其检测方法的对比 最靠近虚线的蓝点为下图中544×544尺度的 Better Batch Nor…

SQL简介 SQL 支持下列类别的命令: 1.数据定义语言(DDL) 2.数据操纵语言(DML) 3.事务控制语言(TCL) 4.数据控制语言(DCL)  …

Java学习笔记(04) 如有不对或不足的地方,请给出建议,谢谢! 一．对象 面向对象的核心:找合适的对象做合适的事情 面向对象的编程思想:尽可能的用计算机语言来描述现实生活中的事物 面向对象:侧重于对象 1.类和对象的关系 :            类是对同一类事物(对象)的抽象,对象是实际存在的该类的各种实体 创建的对象内存分析: 创建的对象存在栈区,开辟的内存空间存在于堆区,在堆区保存值  …

vue中vue-router的使用:…

Linux学习笔记 请切换web视图查看,表格比较大,方法:视图>>web板式视图 博客园不能粘贴图片吗 http://wenku.baidu.com/view/bda1c3067fd5360cba1adb7d 目录 Linux学习笔记... 1 请切换web视图查看,表格比较大,方法:视图>>web板式视图... 1 1.      常用命令... 3 1.1文件处理命令... 3 1.2权限管理命令... 8 1.3文件搜索命令... 12 1.4帮助命令... 19 1.5压…

iOS学习笔记——AutoLayout约束 之前在开发iOS app时一直以为苹果的布局是绝对布局,在IB中拖拉控件运行或者直接使用代码去调整控件都会发上一些不尽人意的结果,后来发现iOS在引入了AutoLayout的同时也引入了约束.约束的存在使得iOS的AutoLayout相当于Android中的相对布局. 一个控件在父容器中的渲染出来,有两方面的要素,一个是大小(Size),另一个是位置(Location).其实每个空间的初始化方法都会那么一个initWithFrame,Frame就包含了…

在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件.采用redis-server   xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务.按照本Redis学习笔记中Redis的按照方式按照后,Redis的配置文件是/etc/redis/6379.conf.下面是Redis2.8.9的配置文件各项的中文解释. #daemonize no 默认情况下, redis 不是在后台运行的,如果需要在后台运行,把该项的值更改为 yes daemonize ye…

1061: [Noi2008]志愿者招募 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 3975  Solved: 2421[Submit][Status][Discuss] Description 申奥成功后,布布经过不懈努力,终于成为奥组委下属公司人力资源部门的主管.布布刚上任就遇到了一个难 题:为即将启动的奥运新项目招募一批短期志愿者.经过估算,这个项目需要N 天才能完成,其中第i 天至少需要 Ai 个人. 布布通过了解得知,一共有M 类志…

学习笔记: 学习内容:sublime 3 学习时间:2015-10-20 预计学习时长:1 hour/3 day 学习工具&资料: 官网:http://www.sublimetext.com/ 慕课学习网:http://www.imooc.com/learn/40 学习目标: 1.熟练掌握sublime的安装,更新,基本菜单. 2.快捷键使用. 3.特殊功能应用. 4.配合脚本开发语言的使用(python,php,javascript,css). 学习情况汇编: day 1: 安装:跨平台,但是…

k均值聚类(K-means) 4.1.摘要 在前面的文章中,介绍了三种常见的分类算法.分类作为一种监督学习方法,要求必须事先明确知道各个类别的信息,并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应.但是很多时候上述条件得不到满足,尤其是在处理海量数据的时候,如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求,则代价非常大,这时候可以考虑使用聚类算法.聚类属于无监督学习,相比于分类,聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例.本文首先介绍聚类的基础--距离与相异度,然后介绍一种常见的聚类算法--k均值和k中心点聚类,最…

前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…

第一篇博客:linux学习笔记1-ubuntu的安装与基本设置 之中,已经介绍了如何安装linux操作系统,以及一些基本的设置修改. 本篇博客主要介绍linux中的一些常用的终端命令 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 启用和禁用触摸盘  sudo rmmod psmouse 禁用触摸盘 sudo modprobe psmouse 启用触摸盘 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 连…

据我们所知,有‘已知的已知’,有些事,我们知道我们知道:我们也知道,有 ‘已知的未知’,也就是说,有些事,我们现在知道我们不知道.但是,同样存在‘不知的不知’——有些事,我们不知道我们不知道. 上一章中分类和回归都属于监督学习.当目标值是未知时,需要使用非监督学习,非监督学习不会学习如何预测目标值.但是,它可以学习数据的结构并找出相似输入的群组,或者学习哪些输入类型可能出现,哪些类型不可能出现. 5.1 异常检测 异常检测常用于检测欺诈.网络攻击.服务器及传感设备故障.在这些应用中,我们要能够找…

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 小记: 之前用的是公司自己研发的自动化工具,对市面开源的自动化工具知之甚少,所以开始自学开源的自动化工具. 初步学习中,难免会有疏漏和想不到的地方,随着不断深入的了解,如有新的体会,会及时修改,不断进步. 2014-10-17:初版 2014-10-…

亲们,如约而至的PHP笔记来啦~绝对干货! 以下为我以前学PHP时做的笔记,时不时的也会添加一些基础知识点进去,有时还翻出来查查. MySQL笔记:一千行MySQL学习笔记http://www.cnblogs.com/ronghua/p/6002984.html //语法错误(syntax error)在语法分析阶段,源代码并未被执行,故不会有任何输出. /* [命名规则] */ 常量名 类常量建议全大写,单词间用下划线分隔 // MIN_WIDTH 变量名建议用下划线方式分隔 // $var_…