摘要: 前文推荐 "如何正确使用「K均值聚类」?" KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法 阅读全文
posted @ 2019-08-18 23:28 机器学习算法与Python 阅读(915) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: "100天搞定机器学习|1 38天" "100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别" 前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40 42的课程,实现猫、狗的识别。 本文数据集下载地址 htt 阅读全文
posted @ 2019-08-18 22:54 机器学习算法与Python 阅读(1239) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 感知机模型 输入空间是$\chi\subseteq\mathbb{R}^n$,输出空间是$y=\{+1, 1\}$ 感知机定义为:$f(x)=sign(wx+b)$ 感知机学习策略 输入空间任一点$x_0$到超平面S的距离: $\frac{1}{||w||}|wx_0+b|$ 误分类数据$(x_i, 阅读全文
posted @ 2019-08-18 15:08 机器学习算法与Python 阅读(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑