聚類（Clustering）
一、無監督學習 1.1 無監督學習介紹 監督學習：有一個有標籤的訓練集，目標是找到能夠區分正樣本和負樣本的決策邊界要據此擬合一個假設函數。 非監督學習：數據沒有附帶任何標籤。在非監督學習中，需要將一系列無標籤的訓練數據，輸入到一個算法中，讓算法幫助尋找數據的內在結構 如圖可以分爲兩個分開的點集（簇），一個能夠找出這些點集的算法，稱爲聚類算法 1.2 聚類算法的作用 1.市場分割：數據庫中存儲了許多
相關文章
- 1. 8.3聚類（Clustering）:hierarchical clustering 層次聚類
- 2. 聚類（Clustering）
- 3. 1.3聚類（clustering）
- 4. Canopy Clustering（Canopy聚類）
- 5. 聚類方法（Clustering）
- 6. Mahout – Clustering (聚類篇)
- 7. 聚類系列-層次聚類（Hierarchical Clustering）
- 8. Kmeans Clustering（K-means聚類）
- 9. 【Machine Learning】13 聚類（Clustering）
- 10. 譜聚類算法 Spectral Clustering
- 更多相關文章...
- • Swift 類 - Swift 教程
- • Kotlin 枚舉類 - Kotlin 教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • RxJava操作符（八）Aggregate
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 8.3聚類（Clustering）:hierarchical clustering 層次聚類
- 2. 聚類（Clustering）
- 3. 1.3聚類（clustering）
- 4. Canopy Clustering（Canopy聚類）
- 5. 聚類方法（Clustering）
- 6. Mahout – Clustering (聚類篇)
- 7. 聚類系列-層次聚類（Hierarchical Clustering）
- 8. Kmeans Clustering（K-means聚類）
- 9. 【Machine Learning】13 聚類（Clustering）
- 10. 譜聚類算法 Spectral Clustering