TensorFlow v0.10.0 RC0发布,一个表达机器学习算法的接口 资讯
of TF-Slim available as tf.contrib.slim Added k-Means clustering and WALS matrix factorization 重大Bug修复和其他更改
jopen SmileMiner：开源统计机器智能与学习引擎 经验
CLARANS, DBScan, DENCLUE, Deterministic Annealing, K-Means, X-Means, G-Means, Neural Gas, Growing Neural Gas
码头工人 机器学习各类工具weka、scikit-learn等各项指标的对比 经验
imputation Clustering Hierarchical Clustering k-means Optimization BFGS conjugate gradient gradient descent
7个最常见的机器学习任务及相关方法 经验
Mean-shift (Higher accuracy) Hierarchical clustering K-means Topic models Multivariate querying : Multivariate
P9 数据挖掘最常见的十种方法 文档
出这些类别。下面谈几种较为通用的聚类方法谈谈。 基于分区的聚类法 该方法的一个典型的方法就是K-means，该方法非常简单，首先确定我们需要将数据样本分成多少个类，这个需要确定，我们称之为k。然后从样
maoying
机器学习算法基础概念 经验
shareLink=1GIQrknG （说实话，大体了解，看的不太懂,谁了解的比较透彻可以分享下）。 2.8 K-Means(K 均值算法)： 优点：容易实现。 缺点： 可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢。
P37 分类汇总GoLang中的机器学习库 经验
Algorithms implemented include Gaussian mixture model, k-means, k-medians, k-medoids, single-linkage hierarchical
机器学习 scikit-learn 图谱 经验
事先不知道样本的属性范围，只能凭借样本在特征空间的分布来分析样本的属性。这种问题一般更复杂。而常用的算法包括 k-means (K-均值), GMM (高斯混合模型) 等。 dimensionality reduction
P26 大规模图像搜索系统的创新功能 (夏炎） 文档
Repeat. (b) Get Joint Kmeans Quantizers. 22. Joint k-means 23. Finally!=====>Programming language used: Feature
VLFeat开源库介绍及在VS2013中的编译 经验
VLFeat是一个开源的计算机视觉算法库，内容主要包括feature detectors、feature extractors、k-means clustering、randomized kd-tree matching、super-p
想去Google AI工作？请收下这20道面试题 资讯
关，对逻辑回归的系数有什么影响，系数的置信区间呢 K-mean 聚类算法与高斯混合模型：K-means 聚类与 EM 最大期望算法的区别是什么 运用高斯混合模型时，你怎么判断它是否适用（正态分布）
机器学习的几种主要学习方法 经验
一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学
Python机器学习库 经验
clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering, k-means l 维度约减 (Kernel) Fisher discriminant analysis
P39 腾讯大讲堂59_数据挖掘 文档
+ 算法分类预测关联规则孤立点探测聚类Logistic Regression 决策树 神经网络K-Means K-Mode SOM（自组织图）Apriori FP-Growth基于统计 基于距离 基于偏差
Python机器学习库 经验
clustering, Memory-saving Hierarchical Clustering, k-means l 维度约减 (Kernel) Fisher discriminant analysis
机器学习常见算法分类汇总 经验
一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模
P35 聚类分析 - PAM算法 文档
聚类方法——划分类方法为获得基于划分聚类分析的全局最优结果就需要穷举所有可能的对象划分。为此大多数应用采用一至二种常用启发方法 k-means 算法，该算法中的每一个聚类均用相应聚类中对象的均值来表示； k-medoids 算法，该算法
数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法 经验
询条件影响的，他一般用于小规模的数据链接分析，也更容易遭受到攻击。 详细介绍链接 K-Means K-Means算法是聚类算法，k在在这里指的是分类的类型数，所以在开始设定的时候非常关键，算法的原
[Machine Learning] 机器学习常见算法分类汇总 经验
一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 1.3 半监督式学习 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种