新闻中心

聚类(K-means、K-均值)算法的基础、原理、Python实现和应用

K-means基础：洞察聚类与分类 K-means作为一种聚类算法，与分类和划分算法有着紧密的联系。它的目标是将数据划分为K个互不相交的组（或簇），每个簇内的数据点相似度较高，而不同簇之间的差异明显。它并非有监督的分类，而是基于数据本身的内在结构进行无监督的划分。

在Python中，利用scikit-learn库的KMeans，我们可以轻松实现算法。例如，设置n_clusters为3，通过肘部法则确定最佳聚类数，然后构建模型并获取聚类结果、中心点、SSE等信息。可视化结果，如鸢尾花数据集的花瓣长度和宽度分布，有助于理解聚类效果。

kmeans++算法的主要工作体现在种子点的选择上，基本原则是使得各个种子点之间的距离尽可能的大，但是又得排除噪声的影响。

K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法讲起，在其基础上讲述K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++， 距离计算优化elkan K-Means算法和大数据情况下的优化Mini Batch K-Means算法。

多点地质统计学原理、方法及应用 式中：mi（i=1，2，…，k）是类i中数据对象的均值，分别代表K个类。K-means算法的工作原理：首先随机从数据集中选取K个点作为初始聚类中心，然后计算各个样本到聚类中的距离，把样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类。

k-means算法以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。随机选择k个点作为初始的聚类中心。对于剩下的点，根据其与聚类中心的距离，将其归入最近的簇。对每个簇，计算所有点的均值作为新的聚类中心。

3000字,一文带你搞懂机器学习!

想象一下，我们用机器学习解决的“猫狗大战”：将图像内容转化为数学问题，区分狗与猫的二分类任务，将真实世界的问题抽象化，1代表狗，0代表猫，这就是监督学习的直观应用。

深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。

这个武器十分有杀伤力，它就是我们机器学习必备的家伙，在这里我们可以选择任何你喜欢的机器学习算法，然后把数据输入进来，直接RUN就可以迭代计算了，简单太自动了，这个库十分强大，封装了大量机器学习算法以及评估和预处理等操作。轻轻松松几行，一个复杂的机器学习算法已经在跑了。

推荐使用V1模型 Mid journey机器人和niji机器人的setting是不一样的哦 /prefer remix混音模式 可以去指定添加到每个prompt末尾的后缀 基础命令解析 /fast快速模式 快速生成图像的模式， 也可以在setting里开启， 20美金会员每个月有15小时的fast模式时间。

本文记录关于机器学习中涉及的几个信息论的重要概念。多数内容摘自PRML。考虑个离散的随机变量 。当我们观察到这个变量的个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢？ 信息量可以被看成在学习 的值时“出乎意料的程度” 。

LR逻辑回归模型的原理、公式推导、Python实现和应用

1、LR原理：数学之美与训练策略LR的核心在于其假设：线性关系和对数几率函数。我们将会探讨损失函数，如交叉熵，它是衡量模型预测与真实值差异的关键。训练过程中，通过梯度下降法调整参数，优化模型性能。特征工程的巧妙运用，能使模型在复杂数据中找到更精确的决策路径。

2、LR课程是指学习逻辑回归模型的课程。逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于各个领域。学习逻辑回归模型需要掌握基本的数学知识，如线性代数和概率论等。此外，还需要熟悉一些编程语言，如python、R等等。LR课程主要以理论和实践相结合的方式进行教学，旨在让学员全面掌握逻辑回归模型的相关知识和技能。

3、模型参数、激活函数、正则化参数、优化器。模型参数：用于拟合数据并预测目标变量的值。激活函数：用于将线性回归模型的输出转换为概率值，常用的是sigmoid函数。正则化参数：用于防止过拟合，常用的有L1和L2正则化。优化器：用于优化模型参数，常用的有SGD、Adam等。

机器学习算法之感知机

1、感知机学习算法：从理论到实践 感知机的学习算法通过随机梯度下降进行迭代，每次更新仅针对一个误分类点。在可分数据集上，算法会收敛到一个合适的解；而在不可分数据集上，算法可能陷入震荡。为了简化分析，我们可以将偏置与权重合并，形成一个更新的权重向量，从而更好地理解算法的收敛性。

2、感知机，这个看似简单的二类分类工具，其实蕴含着强大的逻辑。它犹如一把锐利的切割器，通过寻找并构建一个最优的超平面，将输入空间划分为正负两类，其输出结果只有两个可能的答案：+1或-1。这个决策边界由模型参数w和b共同定义，它们就像超平面的经纬度，精准划分数据的领域。

3、在机器学习的领域，感知机模型是一种基础但强大的工具，专为二分类问题设计。它通过构建线性决策边界，利用阈值判断样本类别。而PLA，即逐点修正算法，是感知机的一种高效训练策略，让我们一步步理解这个简单而强大的概念。

4、总的来说，感知机作为一种简单的二分类模型，在处理线性可分数据时具有较好的效果，并且具有直观易懂的原理和简单的实现方式。虽然感知机模型存在一定的局限性，但它仍然是机器学习领域中的一个重要基础模型，对于理解机器学习原理和掌握机器学习方法具有重要的意义。

2023年人工智能机器学习研究报告

1、高盛：中国AI技术有望超越美国，BAT将率先受益全球知名投资银行高盛在其最新研究报告《中国人工智能崛起》中指出，中国正凭借其资源和明确的战略，逐渐成为全球人工智能与机器学习驱动的智能经济的重要竞争者。特别是在推动经济发展方面，中国，作为世界第二大经济体，正展现强劲的势头。

2、年，全球智能语音市场规模为141亿美元，预计到2024年将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端的智能语音技术需求将成为主要驱动力。 在AI高层次学者数量方面，美国显著领先。AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，经过去重处理后，共有1833位AI高层次学者。

3、人工智能的研究领域广泛，包括知识表示、自动推理、搜索方法、机器学习、知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等多个方面。 人工智能是一门极具挑战性的学科，涉及计算机科学、心理学和哲学等多个领域。

4、截止2023年8月，北京人工智能人才占全国的237%，遥遥领先其他城市。其次是上海，其人工智能人才占全国的192%。位列第三的是深圳市，占比为40%。总体来看，超7成的人工智能人才集中于一线城市。更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。