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2021年2月23日

摘要： SMO 是由 Platt 在 1998 年提出的、针对软间隔最大化 SVM 对偶问题求解的一个算法，其基本思想很简单：在每一步优化中，挑选出诸多参数（）中的两个参数（、）作为“真正的参数”，其余参数都视为常数，从而问题就变成了类似于二次方程求最大值的问题，从而我们就能求出解析解具体而言，SMO 要阅读全文

posted @ 2021-02-23 20:06 lvdongjie-avatarx 阅读(448) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SVM原理详细图文教程！一行代码自动选择核函数，还有实用工具

摘要： SVM 由线性分类开始理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。如果用x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两个不同的类），一个线性分类器的目标是要在n维的数据空间中找到一个超平面（h 阅读全文

posted @ 2021-02-23 20:02 lvdongjie-avatarx 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年1月21日

sklearn distance API

摘要： https://scikit-learn.org/stable/search.html?q=distance 阅读全文

posted @ 2021-01-21 07:32 lvdongjie-avatarx 阅读(23) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年1月20日

谱聚类（spectral clustering）

摘要：谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法阅读全文

posted @ 2021-01-20 08:14 lvdongjie-avatarx 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑

密度最大值聚类-MDCA

摘要： 1 引言 2014年6月，Alex Rodriguez和Alessandro Laio在ScienceScience上发表了一篇名为《Clustering by fast search and find of density peaks》的文章，提供了一种简洁而优美的聚类算法，是一种基于密度的聚类方阅读全文

posted @ 2021-01-20 07:51 lvdongjie-avatarx 阅读(816) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年1月19日

DBSCANE API

摘要： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.DBSCAN.html?highlight=dbsc#sklearn.cluster.DBSCAN 阅读全文

posted @ 2021-01-19 21:46 lvdongjie-avatarx 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑

密度聚类-DBSCANE

摘要：一、前言 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密阅读全文

posted @ 2021-01-19 20:45 lvdongjie-avatarx 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑

层次聚类算法之BIRCH（聚类特征树的多阶段聚类）

摘要： BIRCH（Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies）天生就是为处理超大规模（至少要让你的内存容不下）的数据集而设计的，它可以在任何给定的内存下运行。关于BIRCH的更多特点先不介绍，我先讲一下算法的完整实现细节，对算法阅读全文

posted @ 2021-01-19 20:02 lvdongjie-avatarx 阅读(830) 评论(0) 推荐(0) 编辑

凝聚聚类API

摘要： https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.cluster.AgglomerativeClustering.html?highlight=agg#sklearn.cluster.AgglomerativeClustering h 阅读全文

posted @ 2021-01-19 19:47 lvdongjie-avatarx 阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑

层次聚类 Hierarchical Clustering

摘要：不管是GMM，还是k-means，都面临一个问题，就是k的个数如何选取？比如在bag-of-words模型中，用k-means训练码书，那么应该选取多少个码字呢？为了不在这个参数的选取上花费太多时间，可以考虑层次聚类。假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是： 1、（初始化）把每个样阅读全文

posted @ 2021-01-19 19:30 lvdongjie-avatarx 阅读(107) 评论(0) 推荐(0) 编辑

此博客专攻人工智能。

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