k-meanas原理自实现

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AI小记-K近邻算法

K近邻算法和其他机器学习模型比,有个特点:即非参数化的局部模型. 其他机器学习模型一般都是基于训练数据,得出一般性知识,这些知识的表现是一个全局性模型的结构和参数.模型你和好了后,不再依赖训练数据,直接用参数去预测新的未知数据. K近邻算法并不是预先计算出参数,而且对于特定的预测实例,K近邻预测只是基于关联到的局部数据,不需要依赖全部数据. K近邻是基于实例的学习,学习的不是明确的泛化模型,而是样本之间的关系.通过样本之间的关系,来确定新样本的输出. K近邻原理:简单说就是“近朱者赤近墨者黑”.…

经典算法之K近邻（回归部分）

1.算法原理 1.分类和回归分类模型和回归模型本质一样,分类模型是将回归模型的输出离散化. 一般来说,回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析.回归是对真实值的一种逼近预测. 分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗.分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有一个,错误的就是错误的,不会有相近的概念. 简言之: 定量输出称为回归…

面试题40：最小的 k 个数

import java.util.Arrays; /** * Created by clearbug on 2018/2/26. * * 面试题40:最小的 k 个数 * * 注意:因为前两天在陌陌面试时被问到的问题是最大的 k 个数,所以这里的代码也是求解最大的 k 个数的,最小的 k 个数原理是一样的. */ public class Solution { public static void main(String[] args) throws InterruptedException {…

poj 3680 Intervals(费用流)

http://poj.org/problem?id=3680 巧妙的构图. 题目:给定N个区间(ai,bi)权值wi,求最大权和且每个点最多覆盖K次. 构图:将区间端点离散化,将第i个点连第i+1个点花费为0,容量为INF,即addedge(i,i+1,0,INF)(可用来跳过一些区间); 再处理N个区间(ai,bi),addedge(ai,bi,-wi,1); 最后源点连第一个点,addedge(src,1,0,k);最后一个点连汇点,addedge(n,sink,0,k). 原理:构完图之后…

R语言进行机器学习方法及实例（一）

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法评价模型的性能,需要依据一定的检验标准改进模型的性能,有…

【Network】优化问题——Label Smoothing

滴:转载引用请注明哦[握爪]https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9699168.html 今天来进行讨论深度学习中的一种优化方法Label smoothing Regularization(LSR),即“标签平滑归一化”.由名字可以知道,它的优化对象是Label(Train_y). 对于分类问题,尤其是多类别分类问题中,常常把类别向量做成one-hot vector(独热向量). 简单地说,就是对于多分类向量,计算机中往往用[0, 1, 3]等此类离散的.随机的而非有序…