机器学习聚类算法的实现（Clustering，数据源：Irish）

克洛伊·帕克 2023-01-13 02:07:09

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花蕊Irish数据
包含4个不同属性（花瓣长度，光照等。。。），共150个样本，每类50个，用于测试分类等。
机器学习基础入门：利用机器学习技术进行数据驱动的分析
什么是机器学习？为什么需要用到机器学习？机器学习是指计算机通过数据编程的方法自动分析、学习并优化一个系统或模型，从而提高其性能、准确性、效率、理解力等方面。由于统计学、数学、工程、计算机科学等多领域知识的综合运用，机器学习技术正在成为当今热门的应用领域之一。近年来，随着大数据的出现，人们对利用机器学习技术进行数据驱动的分析产生了更大的需求。随着人工智能领域蓬勃发展，机器学习将迎来一个全新的时代。
Python 机器学习 基础 之 处理文本数据 【停用词/用tf-idf缩放数据/模型系数/多个单词的词袋/高级分词/主题建模/文档聚类】的简单说明
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域： Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。
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论文笔记：一分类及其在大数据中的潜在应用综述
论文：A literature review on one‑class classification and its potential applications in big data发表：Journal of Big Data在严重不平衡的数据集中，使用传统的二分类或多分类通常会导致对具有大量实例的类的偏见。在这种情况下，对少数类实例的建模和检测是非常困难的。一分类(OCC)是一种检测与已知类实例相比较的异常数据点的方法，可以用于解决与严重不平衡数据集相关的问题，这在大数据中尤其常见。
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