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需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中，当维数增加时，空间的体积增长得很快，使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏，向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特...

【Python机器学习】聚类算法任务，评价指标SC、DBI、ZQ等系数详解和实战演示（附源码图文解释）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、聚类任务设样本集S={x_1,x_2,…,x_m}包含m个未标记样本，样本x_i=(x_i^(1),x_i^(2),…,x_i^(n))是一个n维特征向量。聚类在分簇过程的任务是建立簇结构，即要将S划分为k（有的聚类算法将k作为需事先指定的超参...

【python机器学习】K-Means算法详解及给坐标点聚类实战（附源码和数据集超详细）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~人们在面对大量未知事物时，往往会采取分而治之的策略，即先将事物按照相似性分成多个组，然后按组对事物进行处理。机器学习里的聚类就是用来完成对事物进行分组的任务一、样本处理聚类算法是对样本集按相似性进行分簇，因此，聚类算法能够运行的前提是要有样本集以及...

机器学习线性回归算法实战

2012每日单车共享数量预估1、任务描述请在Capital Bikeshare （美国Washington, D.C.的一个共享单车公司）提供的自行车数据上进行回归分析。训练数据为2011年的数据，要求预测2012年每天的单车共享数量。原始数据集地址：http://archive.ics.uci....

机器学习算法竞赛实战--3，数据探索

数据挖掘是竞赛的核心模块之一，贯彻竞赛始终也是很多竞赛胜利的关键那么数据探索又是什么呢？可以解决哪些问题？首先应该明确3点，即如何确保自己准备好竞赛使用的算法模型如何为数据集选择最合适的算法如何定义可用于算法模型的特征变量数据探索可以帮助回答以上这3点，并能够保证竞赛的最佳结果，它是一种总结，可视化...

机器学习算法竞赛实战--2，问题建模

当参赛者拿到竞赛题目的时候，首先应该考虑的事情就是问题建模，同时完成基线模型的管道搭建，从而能够第一时间获得结果上的反馈帮助后续工作的进行，此外，竞赛的存在都依赖于真实的业务场景和复杂的数据参赛者通常对此会有很多想法，但是线上的提交结果验证的次数往往有限因此合理的切分训练集和验证集以及构建可信的线下...

机器学习算法竞赛实战--1，初见竞赛

之所以强烈推荐用竞赛作为积极学习适当的重要方式是因为他实在是一个快速入门，积极学习的极佳方式，对于初学者来说，他们的水平并不足以支撑他们直接进到企业接触实际的应用场景，而从书里得来的知识终究有些浅薄。在时代的洪流之下，各行各业都在寻求生存之道利用先进的技术完成转型则是一个很好的办法，有些企业就开始寻...

机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）

KMeans聚类什么是聚类任务1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程1 ...

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更新时间 2024-03-13 14:08:18

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