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学习-机器学习

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聚类之DBSCAN算法（密度聚类）和层次聚类

密度聚类K-Means算法主要针对那种类圆形区域数据的聚类，相对来说应用范围窄了一点。而密度聚类可以弥补这个缺点，可用于任何形状的聚类。这个算法需要我们调节两个参数，半径sigma，最小数目m，先介绍该算法的一些概念核心对象：对于一个对象它的sigma领域内至少有m个对象，那我们就称之为核心对象直接...

2019-08-01

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Adaboost

Adaboost算法Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。算法概述1、先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器； 2、将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通...

2019-07-31

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K-mean

k-mean分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。算法描述1、为中心向量c1, c2, …, ck初始化k个种子2、分组:（1）将样本分配给距离其最近的中心向量（2）由这些样本构造不相...

2019-07-31

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