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推荐系统(Recommender Systems) 大数据流动 专注于大数据实时计算，数据治理，数据可视化等技术分享与实践。 请在后台回复关键字下载相关资料。相关学习交流群已经成立，欢迎加入~ 阅读全文
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异常检测(Anomaly Detection) 给定数据集 𝑥(1),𝑥(2),..,𝑥(𝑚)，我们假使数据集是正常的，我们希望知道新的数据 𝑥𝑡𝑒𝑠𝑡 是不是异常的，即这个测试数据不属于该组数据的几率如何。我们所构建的模型应该能根据 该测试数据的位置告诉我们其属于一组数据的可能性 阅读全文
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降维(Dimensionality Reduction) 降维的目的：1 数据压缩 这个是二维降一维 三维降二维就是落在一个平面上。 2 数据可视化 降维的算法只负责减少维数，新产生的特征的意义就必须由我们自 己去发现了。 主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。 在 PCA 中，我们要做的是找到一 阅读全文
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无监督学习 没有标签 聚类(Clustering) 图上的数据看起来可以分成两个分开的点集（称为簇），这就是为聚类算法。 此后我们还将提到其他类型的非监督学习算法，它们可以为我们找到其他类型的结构或者其他的一些模式，而不只是簇。 K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类 阅读全文