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k均值聚類算法的工作流程
k 均值聚類算法的工作流程是這樣的：首先選取 k 個點，作為初始 k 個簇的中心（這個 k 是人為設定的超參數），然后將其余的數據對象分配到距離...
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聚類是什么
俗語有云：“人以群分，物以類聚”。簡單來說，聚類指的是將物理或抽象對象集合分成由相似對象組成的多個類的過程。從這個簡單的描述中可以看出，聚類的關...
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人工神經網絡是什么
我們知道，深度學習網絡是目前非常熱門的研究議題。但在本質上，深度學習網絡就是層數較多的神經網絡。雖然 sklearn 并不支持深度學習，但久經時...
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Python sklearn模板實現k均值聚類算法
聚類操作得有數據才行，這里我們先用 sklearn 的數據生成工具 make_blobs( ) 來合成所需的數據。make_blobs( ) 方...
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Python sklearn模板實現Logistic回歸算法
在掌握 Logistic 回歸的基本原理之后，下面我們通過實戰來感受一下這個模型。由于模型的求解過程（如梯度下降法、牛頓法）和正則化流程都被封裝...
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Logistic回歸分類算法詳解
本節教程我們來討論另外一種被廣泛應用的分類算法— Logistic 回歸。在講解這個概念之前，我們先來聊一個題外話—“Logistic regr...
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零基礎自學數據分析經驗分享如何自學成長入門階段目標一：會用數據分析的方式解決一些簡單的業務問題1.通讀《深入淺出數據分析》 所有問題一開始都會有實際業務場景的引入 然后會...
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k均值聚類算法的優缺點
k 均值聚類算法的優點很明顯，那就是原理簡單、易于操作，并且執行效率非常高，因此該算法得到了廣泛的應用。但它也有不足，大體上有以下四點。 1) ...
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sklearn使用k-近鄰算法實現鳶尾花分類
本教程中的 k-近鄰算法實戰，使用的數據集是非常經典的鳶尾花數據集。該數據集最初是由美國植物學家埃德加·安德森（Edgar Anderson）整...