1. 最简单的方法：K≈sqrt(N/2)2. 拐点法：把聚类结果的F-test值（类间Variance和全局Variance的比值）对聚类个数的曲线画出来，选择图中拐点3. 基于Information Critieron的方法：如果模型有似然函数（如GMM），用BIC、DIC等决策；即使没有似然函数，如KMean，也可以搞一个假似然出来，例如用GMM等来代替4. 基于信息论的方法（J...

最近在听深度学习的课，老师提了一个基本的问题：为什么会出现深度学习？或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过，什么维度灾难啊之类的，可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白，于是Google了一下，发现一篇很棒的科普文，这里翻译一下，分享给大家：翻译自文章：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/co

最近在听深度学习的课，老师提了一个基本的问题：为什么会出现深度学习？或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过，什么维度灾难啊之类的，可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白，于是Google了一下，发现一篇很棒的科普文，这里翻译一下，分享给大家：翻译自文章：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/co

深度学习初探——入门DL主流框架作者 实验楼关注2017.03.09 14:30字数 2541 阅读 3294评论 0喜欢 2深度学习概念深度学习 (deep learning)：深度学习是机器学习中的一个分支，试图通过具有多个处理层的计算模型对数据进行多层抽象。这个抽象的结果即是数据一种表达，而深度学习也可看成表达学习（表征学习）的一种方法，深度学习的好

以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 1、最大似然估计MLE...

参考以下两篇博文：http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html              GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regr...

Keras 是一个高级的Python 神经网络框架，其文档详。Keras 已经被添加到TensorFlow 中，成为其默认的框架，为TensorFlow 提供更高级的API。如果读者不想了解TensorFlow 的细节，只需要模块化，那么Keras 是一个不错的选择。如果将TensorFlow 比喻为编程界的Java 或C++，那么Keras 就是编程界的Python。它作为Te...

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。下面我们就对DBSCAN算法的原理做一个总结。1. 密度聚类原理　　　　DBS...

# !/usr/bin/env python# coding=utf-8"""TensorFlow Implementation of <<Attentional Factorization Machines: Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Network

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度...