数据场景: 现有视频若干,各视频有所属分类,数据项 格式如下 [ "id"=>1, "cate_id"=>1 ] 现有视频已按照指定规则排序完成 排序要求: 顺序排列中,连续的10个视频中,不能有属于相同分类的视频 生成假数据: //假设有100个分类,ID为 1-100 //$cates=[1,...,100]; //生成5000条视频数据 $video=[]; for ($i=1;$i<=5000;$i++){ $video[]=[ "id"=>$
学习数据挖掘的朋友,对分类算法和聚类算法都很熟悉。无论是分类算法还是聚类算法,都有许多具体的算法来实现具体的数据分析需求。很多时候,我们难以判断选择分类或者聚类的场合是什么。我们最直观的概念是,分类和聚类都是把某个被分析的对象划分到某个类里面,所以觉得这两种方法实际上是差不多一回事。然而当我们学习了许多具体算法之后再回来看,分类和聚类所实现的数据分析功能实际上是大相径庭的,他们之间不仅仅有算法上的具体差异,更重要的是,甚至他们的应用领域和所解决的具体问题都不一样。 1. 类别是否预先定义是最直观区别 算
贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率,属于有监督学习。
例子: [is_archive] => 1 归档类页面 [is_catgory] => 1 分类目录的页面
这个代码很早之间就有了,偶尔能用到,但是总得百度,因为脑子不好使,记不住。。。所以把代码记录下,增加一点记忆,毕竟好记性不如烂笔头,何况记性还不好。直接调用某个分类下的最新文章(文章发布时间的降序排列)包括子分类文章,好了,不多说了,直接上代码:
KNN算法是k-Nearest Neighbor Classification的简称,也就是k近邻分类算法。基本思路是在特征空间中查找k个最相似或者距离最近的样本,然后根据k个最相似的样本对未知样本进行分类。基本步骤为: (1)计算已知样本空间中所有点与未知样本的距离; (2)对所有距离按升序排列; (3)确定并选取与未知样本距离最小的k个样本或点; (4)统计选取的k个点所属类别的出现频率; (5)把出现频率最高的类别作为预测结果,即未知样本所属类别。 下面的代码模拟了上面的算法思路和步骤,以身高+体重对
kNN算法就是找到k个最相似的样本,这些样本所在的类,就是当前文档的所属的类。如下图:绿色圆圈表示你想分类的文本,其他是已知类别的样本。图中其他形状和绿色圆圈的距离代表了相似度。如果k = 3,就是取3个最相似的文本,那么1个蓝色框,2红色三角被选中,因为红色三角多,则绿色圆圈所属的类就是红色三角所在的类。如果k = 5,3个蓝色框和2个红色三角选中,那么就属于蓝色框所属于的类。kNN你也可以取多个类别,就是绿色圆圈既属于蓝色框,也属于红色三角所属的类别。
到现在为止,我已经和大家讲解过判别分析和聚类分析了,可能有些朋友会认为这两个是一回事,在这里我需要强调一下------判别分析和聚类分析是两回事!!!
文本分类大致有两种方法:一种是基于训练集的文本分类方法;另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者,训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域,而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
Logo识别技术是现实生活中应用很广的一个领域,比如一张照片中是否出现了Adidas或者Nike的商标Logo,或者一个杯子上是否出现了星巴克或者可口可乐的商标Logo。学术上早在2013年开始就已经陆续使用深度学习做相关的研究,而业界Logo识别已经开始商业化,包括谷歌,百度,阿里等公司都在AI开放平台开放了API给大家提供Logo识别的使用接口。在安全领域Logo识别技术的应用也很广泛,例如敏感信息挖掘,垃圾邮件过滤等方面都有涉及Logo识别相关的应用。2020年RSA创新沙盒中inky公司在恶意邮件识别系统中也用到了这一关键技术。
* 新闻爬取(crawler_cnstock.py,crawler_jrj.py,crawler_nbd.py,crawler_sina.py,crawler_stcn.py)
给机器输入大量的特征数据,并期望机器通过学习找到数据中存在的共性特征或结构,亦或数据之间的关联。比如说,视频网站根据用户的观看行为进行分组,采取不同的推荐策略。 这类非监督学习问题并不像监督学习那般希望预测某一个输出结果。 非监督学习包含两大类学习方法,数据聚类和特征变量关系,输入数据没有标签信息。 聚类算法往往通过多次迭代寻找数据的最优分割,特征变量关联则是利用各种相关性分析方法寻找变量之间的关系。
在园子里也混了三年多,随笔200多,一开始只是想把自己的经验写一下,后来呢弄出来了一个“自然框架”,主要精力就放在了介绍自然框架的思路上面了。随笔多了就发现一个问题:有点乱。虽然博客有分组,但是只支持一级分组,不支持n级的。博客里也没有“栏目”这一类的设置。所以对于随笔的管理有有点力不从心了。有些兄弟看到我的博客,看到我说自然框架,然后就会很迷茫,自然框架到底是什么?能做什么?如果想看看的话,从什么地方开始看,按照什么顺序来看? 博客的这种形式就不大好解决这种需求了,当然也许是我对博客还不了解,没有
终于要开始写自己的第一篇博客啦,真有点小激动(手足无措 =。=!)。因为最近正在琢磨机器学习,第一篇博客就从学的第一个算法开始:k-nearest neighbors algorithm即k近邻算法。
我们知道 WordPress 官方提供了 previous_post_link()与 next_post_link() 这两个函数标签来制定当前文章所属分类里面的上下篇文章,但是如果要获取上下篇文章的其他参数,比如链接、标题、特色图像,实现下图的效果:我们该如何处理呢?
在数字化时代,对于企业而言,了解客户所属行业是实现精准营销、优化用户体验的关键一环。IP行业查询API作为一种先进的技术工具,为企业提供了解用户所处行业的便捷途径。本文将深入揭秘IP地址行业分类的奥秘,探讨如何利用IP行业查询API精准判断用户所属行业,为企业决策提供有力支持。
这篇文章的主要目的是为了揭开主动学习的神秘面纱,以及将展示它与传统监督学习的不同之处。
商品信息聚合的最小单元,一组可复用、易检索的标准化信息集合,该集合描述了一个产品的特性。
我现在是root用户登录,然后我们来创建一个普通用户 怎么创建呢——adduser 用户名(用户名是我们自己起的)
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中,而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。虽然都是把某个对象划分到某个类别中,但是分类的类别是已经预定义的,而聚类操作时,某个对象所属的类别却不是预定义的。所以,对象所属类别是否为事先,是二者的最基本区别。而这个区别,仅仅是从算法实现流程来看的。
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中,而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
选自OpenAI 作者:Jonathan Raiman 机器之心编译 参与:许迪、黄小天 本文通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」(非专属范畴)之一,从而建立了一个可以自动计算单词指称对象的神经网络。该方法在若干个实体消岐(entity disambiguation)数据集上实现了当前最优的提升。 通过让神经网络决策一个词是否属于 100 个自动发现的「类别」(非专属范畴)之一,我们已建立一个神经网络,可以自动计算一个词所指称的对象。比如对于语句「猎物看到美洲虎(Jaguar)穿过
在当今数字化时代,数据成为了企业、科研机构和政府决策者的重要资源,而IP行业API则成为了数据分析及挖掘的工具之一。IP行业API是一种能够查询IP地址所属的行业分类信息的应用程序接口,它能够提供在网络分析、用户行为分析及大数据挖掘等领域的优秀性能。
物料编码对于制造类企业供应链管理作用不可说不巨大,影响不可谓不深远,甚至是任何一个ERP系统优化不得考虑的关键环节!然而,影响编码原则的因素有很多,但归根结底就是由于对ERP编码原则的认识不清所致。
需求:构建油站维度表,得到油站id、油站名称、油站所属的地理区域、所属公司、油站状态等
下面代码演示了如何使用 antv/g2plot 创建一个散点图,并对其进行基本的样式和布局配置。
该项目是GITHUB上的一个开源项目QASystemOnMedicalGraph。是基于医疗领域知识图谱的问答系统。具体内容为从无到有搭建一个医疗领域知识图谱(知识图谱规模较小),并基于此知识图谱搭建问答系统实现自动问题解析和回答。
预训练词向量:https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors或https://pan.baidu.com/s/14JP1gD7hcmsWdSpTvA3vKA
一、模块分类: 1.标准库模块:python自带的,直接使用import可直接使用; 2.第三方库:外部的使用,需要先下载(pip install module_name) 3.程序自定义模块:自己定义的模块
近日,全国信息安全标准化技术委员会发布《信息安全技术 网络数据分类分级要求》(征求意见稿)(以下简称《分类分级要求》)。
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。
1.k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN) k近邻算法是一个基本分类和回归方法,k-NN的输入时实例的特征向量,对应于特征空间的点,输出是实力的类别,可以取多类。k-NN不具有显式的学习过程,k-NN实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并且作为其分类的“模型”。 k-NN简单直观:给定一个训练集,对新的输入实力,在训练数据集中找到与该实例最近邻的k个实例,这k个实例的多数所属于的类别就作为新实例的类。 输入:训练数据集T=(x1,y
本文首先介绍标签包含哪些常见实体类型以及ID类型,即标签的主体包含什么,用什么ID表达;其次详细介绍了几种标签的分类方法:按生产方式划分、按时效性划分以及按标签所属维度划分。
初入机器学习,无论是在书本上,还是在学习平台上,第一个介绍的就是监督学习,那么什么是监督学习呢?监督——顾名思义,把你“看着学习”,说的直白一点就是让你的计算机明白一种规律,并且按照这种规律进行大量的学习,最后通过该规律进行预测或者分类。
继续学习CALCULATE函数,之前分享了利用FILTER进行内部筛选,那么还有什么用法呢?别急,咱们来继续。
在解决分类问题的决策树中,叶子节点就表示所有的分类,比如这里的分类就有3种:无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。
逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它: 空间中有两群点,一群是圆点“〇”,一群是叉点“X”。我们希望从空间中选出一个分离边界,将这两群点分开。 注
阿里巴巴 AAIG 与浙江大学团队在对抗迁移攻击问题中,通过引入数据分布的视角出发,利用 score matching 对替代的判别式模型与数据分布进行对齐,从而在提到模型中引入更多的数据分布相关的信息,提升对抗样本的迁移能力。与现有最佳基于生成模型的攻击方法 TTP 成功率是 46.47%,而我们的方法可以达到 75.93% 的成功率,超过现有最佳方法 29.46%。
作者:龙心尘 && 寒小阳 (感谢投稿) 原文:http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49284391 一、 引言 前一篇文章关于逻辑回归的很多神奇特性还没来得及深入展开,下面进一步深入。 为了降低理解难度,本文试图用最基础的初等数学来解读逻辑回归,少用公式,多用图形来直观解释推导公式的现实意义,希望使读者能够对逻辑回归有更直观的理解。 二、 逻辑回归问题的通俗几何描述 逻辑回归处理的是分类问题。我们可以用通俗的几何语言重新表述它: 空间中
K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间相邻的样本中的大多数属中的k个最于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关。由于kNN方法主要靠周围有限的邻
包括上市公司所属行业关系、行业上级关系、产品上游原材料关系、产品下游产品关系、公司主营产品、产品小类共6大类。 上市公司4,654家,行业511个,产品95,559条、上游材料56,824条,上级行业480条,下游产品390条,产品小类52,937条,所属行业3,946条。
Linux严格意义上说的是一个操作系统,我们称之为“核心(kernel)“ ,但我们一般用户,不能直接使用kernel。而是通过kernel的“外壳”程序,也就是所谓的shell,来与kernel沟通。如何理解?为什么不能直接使用kernel?
机器学习(十九) ——K-均值算法理论 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 K均值(K-Means)算法,是一种无监督学习(Unsupervisedlearning)算法,其核心是聚类(Clustering),即把一组输入,通过K均值算法进行分类,输出分类结果。 由于K均值算法是无监督学习算法,故这里输入的样本和之前不同了,输入的样本只有样本本身,没有对应的样本分类结果,即这里的输入的仅仅是,每个x没有对应的分类结果y(i),需要我们用算法去得到每个x对应的y。 K均值算法,常用的场景包括市场分析
Linux下有两种用户: (2)root超级用户:几乎可以在linux下进行任何想要做的事情,为所欲为,不受限制. (2)普通用户:在linux下进行受很多权限约束的事情.
深度学习是一项目标函数的拟合技术,在绝大多数场景中,它要求实践者拥有一份可靠的标注数据,作为目标函数的采样,这恰恰是最难的部分。尤其是NLP领域,每个人的受教育水平和对语言的理解均有不同,一份可靠的标注数据更是难上加难。
; 输出:实例x所属的类y (1)根据给定距离度量,训练集T中找与x最近邻的k个点,涵盖k个点的x的邻域记
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