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搜索资源列表

  1. MachineLearning-master-python.zip

  2. 属于网络下载资源，感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码，以及具体的应用实例，包含： Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型，怎么将CNN用作特征提取，怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras，用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明，训练一个CNN，总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo，人脸数

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-04
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_33042687

  1. birch，Kmeans，Kmeans++，KNN四种聚类算法对二维坐标聚类分析代码

  2. birch，Kmeans，Kmeans++，KNN四种聚类算法对同一个二维坐标数据集进行聚类分析，python代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-23
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：zhouzhuo_csuft

  1. k均值聚类python实现

  2. k-means(k均值)算法的python代码实现，可以显示聚类效果与聚类的迭代次数，初学者使用更方便。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-18
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：voidfaceless

  1. python数据挖掘分类聚类回归关联算法代码加样例

  2. 算法有关联算法Apriori，分类算法BP、adboost，KNN，聚类算法kmeans、kmedoids、Clarans，回归有线性回归，里面程序代码有自带样例，下载相应包即可运行

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-01-06
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：kuishao1314aa

  1. kmeans聚类算法

  2. 内含kmeans的matlab和python程序，简单易懂，不到百行，混科研搞数据必备良代码。超低价甩卖。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-02-03
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：sinat_34853522

  1. 四种聚类算法对二维坐标聚类分析.rar

  2. birch，Kmeans，Kmeans++，KNN四种聚类算法对同一个二维坐标数据集进行聚类分析，python代码

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-01-13
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：Mtone_007

  1. python中实现k-means聚类算法详解

  2. 主要介绍了python中实现k-means聚类算法详解，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：248kb
    • 提供者：weixin_38687505

  1. K-means聚类算法介绍与利用python实现的代码示例

  2. 聚类 今天说K-means聚类算法，但是必须要先理解聚类和分类的区别，很多业务人员在日常分析时候不是很严谨，混为一谈，其实二者有本质的区别。 分类其实是从特定的数据中挖掘模式，作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了。这是因为在点选的过程中，其实是给每一条邮件打了一个“标签”，这个标签只有两个值，要么是“垃圾”，要么“

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：336kb
    • 提供者：weixin_38504687

  1. Python实现的Kmeans++算法实例

  2. 1、从Kmeans说起 Kmeans是一个非常基础的聚类算法，使用了迭代的思想，关于其原理这里不说了。下面说一下如何在matlab中使用kmeans算法。 创建7个二维的数据点：复制代码 代码如下:x=[randn(3,2)*.4;randn(4,2)*.5+ones(4,1)*[4 4]];使用kmeans函数：复制代码 代码如下:class = kmeans(x, 2);x是数据点，x的每一行代表一个数据；2指定要有2个中心点，也就是聚类结果要有2个簇。 class将是一个具有70个元素的列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：96kb
    • 提供者：weixin_38531630

  1. Python机器学习实训营（2020版）.rar

  2. Python机器学习实训营（2020版）视频教程； 章节1:线性回归原理推导 章节2:线性回归代码实现 章节3:模型评估方法 章节4:线性回归实验分析 章节5:逻辑回归原理推导 章节6:逻辑回归代码实现 章节7:逻辑回归实验分析 章节8:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 章节9:Kmeans代码实现 章节10:聚类算法实验分析 章节11:决策树原理 章节12:决策树代码实现 章节13:决策树实验分析 章节14:集成算法原理 章节15:集成算法实验分析 章节16:支持向量机原理推导 章节1

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：816byte
    • 提供者：u011552756

  1. python实现kMeans算法

  2. 聚类是一种无监督的学习，将相似的对象放到同一簇中，有点像是全自动分类，簇内的对象越相似，簇间的对象差别越大，则聚类效果越好。 1、k均值聚类算法 k均值聚类将数据分为k个簇，每个簇通过其质心，即簇中所有点的中心来描述。首先随机确定k个初始点作为质心，然后将数据集分配到距离最近的簇中。然后将每个簇的质心更新为所有数据集的平均值。然后再进行第二次划分数据集，直到聚类结果不再变化为止。 伪代码为 随机创建k个簇质心 当任意一个点的簇分配发生改变时：     对数据集中的每个数据点：      

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_38677806

  1. python中kmeans聚类实现代码

  2. k-means算法思想较简单，说的通俗易懂点就是物以类聚，花了一点时间在python中实现k-means算法，k-means算法有本身的缺点，比如说k初始位置的选择，针对这个有不少人提出k-means++算法进行改进；另外一种是要对k大小的选择也没有很完善的理论，针对这个比较经典的理论是轮廓系数，二分聚类的算法确定k的大小，在最后还写了二分聚类算法的实现，代码主要参考机器学习实战那本书： #encoding:utf-8 ''''' Created on 2015年9月21日 author: Z

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38747126