(草稿) meanshift 也是一种聚类方法. 优点在于:不需要提前指定类型数. 缺点就是计算量大 过程:(最一般的做法,没有使用核函数) 1. 逐点迭代,设置为位置中心 2. 计算所有点到位置中心的距离 3. 计算位置的质心(平均) 4. 位置中心的质心的距离够小就停止,该位置中心点就属于(质心)类.(使用质心来标记所属类别) 5. 位置中心的质心的距离不够小,位置中心移动到质心,继续 6. 每个点都被标记了(标记为某个质心),统计一下,有几种标记.聚类完成. 过程:(使用核函数) 1. 逐…

(草稿) 过程: 1. 初始化所有节点的 labels 成唯一的值: 2. 对每个节点,将 label 更新为和其相连的所有节点中,标签最多的 节点的label: 2. 初始化情况下,假如所有相连的节点的label没有重复,则随机选取一个. 3. 直到不再更新,停止.…

(草稿) 两点关系的三种定义: 1. 直接密度可达:A在B的邻域内: 2. 密度可达:AB之间存在,直接密度可达的点串: 3. 密度连接:AB之间存在点k,使得Ak和Bk都密度可达: 过程: 1. 对每个点 2. 分别求满足 连接性和最大性的 簇 . 3. 所有点都归类,结束. 参考: https://blog.csdn.net/column/details/jqxx.html…

(草稿) k-means: 1. 随机选取n个中心 2. 计算每个点到各个中心的距离 3. 距离小于阈值的归成一类. 4. 计算新类的质心,作为下一次循环的n个中心 5. 直到新类的质心和对应本次循环的n个中心的偏移不大,停止. k-means++: 1. 随机选取n个中心(越远的被选取的概率越大,n个中心尽量远离) 2. 计算每个点到各个中心的距离 3. 距离小于阈值的归成一类. 4. 计算新类的质心,作为下一次循环的n个中心 5. 直到新类的质心和对应本次循环的n个中心的偏移不大,停止.…

# coding:UTF-8 ''' Date:20160901 @author: zhaozhiyong ''' import numpy as np from lr_train import sig def load_weight(w): '''导入LR模型 input: w(string)权重所在的文件位置 output: np.mat(w)(mat)权重的矩阵 ''' f = open(w) w = [] for line in f.readlines(): lines = line.s…

4.45925637575900 8.22541838354701 0 0.0432761720122110 6.30740040001402 0 6.99716180262699 9.31339338579386 0 4.75483224215432 9.26037784240288 0 8.66190392439652 9.76797698918454 0 7.17376551727269 8.69456339325210 0 0.134053879775005 1.968780529438…

Logistics Regression 二分类问题. 模型 线性模型 响应 sigmoid 损失函数(显示) 最小均方 优化方法 BGD 例子: #coding utf-8 import numpy as np def load_data(file_name): feature_data = [] label_data = [] f = open(file_name) # 打开文件 for line in f.readlines(): # @ strip() 去除字符串首尾的空格 # @ sp…

本文为周志华机器学习西瓜书第三章课后习题3.5答案,编程实现线性判别分析LDA,数据集为书本第89页的数据 首先介绍LDA算法流程: LDA的一个手工计算数学实例: 课后习题的代码: # coding=utf-8# import flattenimport tensorflow as tffrom numpy import *import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef LDA(c1,c2): m1=mean(c1,axis=0) m2…

I find myself coming back to the same few pictures when explaining basic machine learning concepts. Below is a list I find most illuminating. 1. Test and training error: Why lower training error is not always a good thing: ESL Figure 2.11. Test and t…

周志华-机器学习 pdf,下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-239561959 统计学习方法-李航,  下载地址: https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336803118 人工智能-李开复,     下载地址:       https://u12230716.pipipan.com/fs/12230716-336902476 吴恩达深度学习笔记,下载地址:     https://u12…