答:k-means聚类算法基本原理:将各个聚类子集内的所有数据样本的均值作为该聚类的代表点,算法的主要思想是通过迭代过程把数据划分为不同的类别,使得评价聚集类性能的准则函数达到最优,从而使生成的每个聚集类的紧凑,类间独立。 操作步骤: 输入:数据集,其中的数据样本只包含描述属性,不包含类别属性。聚类个数K ...
简述k-means聚类模型的原理 kmeans聚类是一种常用于数据分析的模型,其原理是通过不断迭代将数据集分成K个簇,使得每个数据点都属于最邻近的簇。在开始聚类过程前,需要指定K值,即簇的个数。模型的迭代过程主要包括以下步骤:初始化随机选取K个初始质心,计算每个数据点与各个质心的距离,将数据点划分到离其最近的簇中,...
【线性回归分析和逻辑回归模型】教程!草履虫都能学会的原理+代码实现+实验分析,学不会UP跪下(机器学习算法神经网络) 自学人工智能 329 2 机器学习十大经典算法全套课程(200集),线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、K-means、SVM、集成学习、EM算法、高斯模型(学完即可就业) AI知识库 916 1 【3小时学贝叶斯】目前...
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前面几期介绍了Kmeans算法原理以及相应的实现过程,接下来我们将继续基于该方法来构建一个行情分类模型,并在BTC行情上进行一次实际应用。1 定性分析 定性来讲,市场的行情可分为涨/跌/平三大状态,进一步细分也可以分为大涨/小涨/震荡/小跌/大跌五类状态,这种特点和kmeans
GMM基本原理 GMM=Gaussian-Mixed-Model 即高斯混合模型,通过多个高斯分布模型的加权组合,我们可以用来拟合任意类型的分布。 GMM是一个非监督模型,与Kmeans、LVQ算法相比,GMM分类结果是一个概率。 图片来源(网页链接) GMM算法 (1) GMM属于生成模型,通过计算联合概率分布,来求解条件概率 p(y|x)=p(x,y)/p(y),...
最简单的词向量word2vec模型原理通俗解读与代码实现实战 自然语言处理 AI技术星球 1062 21 【机器学习算法精讲版71集】线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、K-means、SVM、集成学习、EM算法、高斯模型十二大机器学习算法一口气学完,原理+代码讲解 深度学习项目实战 374 0 太...太全了!线性回归、逻辑回归、K-邻近、...
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1小时我居然就搞懂了【逻辑回归模型】两大聚类算法:Kmeans算法、DBSCAN算法及贝叶斯算法原理+实验分析! 人工智能-研究院 356 10 【B站最全YOLO系列教程】一口气学完目标检测yolov1-v11,100集算法原理+项目实战,通俗易懂,草履虫听了都点头!(深度学习丨计算机视觉丨YOLO) 动手学深度学习plus 1615 50 B站强推!【...
线性回归也可以做预测模型了 松哥统计 682 4 【200集全】机器学习十大算法,线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、K-means、SVM、集成学习、EM算法、GMM高斯混合模型一口气学完,原理+代码讲解 机器学习代码基础教程 394 17 强推!这绝对是B站最全的(python+机器学习+深度学习)系列教程!一口气学完matplotlin|Numpy|Pan...