聚类

最近接手一个nlp项目，其中一个部分是通过训练非监督式学习，来提供给模型进行训练 所以学习了下监督式学习和非监督式学习 1.什么是监督式学习： 定义： 根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。 也就是说，在监督学习中训练数据 既有特征(feature)又有标签(label) ，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 实际应用中的机器学习在大部分情况下我们都会使用监督式学习。 监督式学习指的是你拥有一个输入变量和一个输出变量，使用某种算法去学习从输入到输出的映射函数 这种学习方式就称之为监督式学习，因为算法学习从训练数据集学习的过程可以被看成类似于一名教师在监督学习学习的过程。我们已经知道了正确的答案，而算法不断迭代来对训练数据做出预测同时不断被一名教师修正。当算法达到一个可接受程度的表现时学习过程停止。 监督式学习问题可以进一步被分为回归和分类问题 分类 :分类问题指的是当输出变量属于一个范畴，比如“红色”和“蓝色”或者“生病”和“未生病”。 回归 :回归问题指的是输出变量是一个实值，比如“价格”和“重量” 2.非监督式机器学习 定义：我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。 可以这么说，比起监督学习，无监督学习更像是自学

打算使用几篇文章介绍一下.NET下的机器学习框架ML.NET的具体应用，包括一些常用的业务场景、算法的选择、模型的训练以及RESTful API的创建、机器学习服务容器化，以及基于Azure DevOps的容器化部署等等相关的内容。如果你从来没有玩过机器学习，也从来没有了解过ML.NET，那么，本文将会是一个很好的开始。 机器学习 机器学习是一种对算法和统计数据模型进行科学学习的方式，通过使用这种方式，计算机系统能够有效地基于模式与推断，而非遵循特定的指令序列来完成一项特定的任务。机器学习是人工智能科学的一个分支，属于人工智能范畴。 （参考： https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning ）。 分类 机器学习可以分为如下几类： 监督学习（Supervised Learning） 无监督学习（Unsupervised Learning） 半监督学习（Semi-supervised Learning） 增强学习（Reinforcement Learning） 监督学习 从给定的训练数据集中学习出一种算法，当的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。训练集中的目标是由人标注的。常见算法分为： 统计分类 （Classification，根据训练模型，通过给定的特征属性

大数据的价 值开始日益受到重视，人们对数据处理的实时性和有效性的要求也在不断提高。现在对大数据的应用己经不局限于 BI（商业智能）领域，在公共服务、科学研究等各方面，大数据也都在发挥着巨大的影响力，而且应用面要宽得多。 大数据的意义并不在于大容量、多样性等特征，而在于我们如何对数据进行管理和分析，以及因此而发掘出的价值。如果在分析处理上缺少相应的技术支撑，大数据的价值将无从谈起。 传统的处理和分析技术在这些需求面前开始遭遇瓶颈，而云计算的出现，不仅为我们提供了一种挖掘大数据价值使其得以凸显的工具，也使大数据的应用具有了更多可能性。 就目前技术发展来看，云计算以数据为中心，以虚拟化技术为手段来整合服务器、存储、网络、应用等在内的各种资源，并利用 SOA架构为用户提供安全、可靠、便捷的各种应用数据服务； 它完成了系统架构从组件走向层级然后走向资源池的过程，实现IT系统不同平台（硬件、系统和应用）层面的“通用”化，打破物理设备障碍，达到集中管理、动态调配和按需使用的目的。 借助 “云”的力量，可以实现对多格式、多模式的大数据的统一管理、高效流通和实时分析，挖掘大数据的价值，发挥大数据的真正意义。 大数据 对技术提出高要求 大数据处理首先是获取和记录数据；其次是完成数据的抽取、清洁和标注以及数据的整合、聚集和表达等重要的预处理或处理（取决于实际问题）工作；再次需要一个完整的数据分析步骤

DSW 2.0：面向AI研发的集成开发平台 DSW（Data Science Workshop）是阿里巴巴PAI团队根据多年的AI算法和产品研发经验积累，围绕提高AI算法研发效率，降低研发成本而推出的一款适用于各类AI开发者的云端机器学习集成开发环境。DSW2.0是借助阿里云ECS，Docker和Kubernetes等云原生技术，能够在几分钟内帮用户完成环境搭建，相对DSW1.0开放更高的开发权限，满足各个层面客户的使用需求。 云原生架构 DSW借助阿里云ECS，Docker和Kubernetes等云原生技术，能够在几分钟内帮用户完成环境搭建。用户可以根据算法需要和成本考虑，选择阿里云ECS提供的包括CPU和异构计算GPU在内的所有资源规格。 满足不同层次开发习惯 结合交互式编程和命令行输入，DSW提供了三种编程入口： WebIde适用于工程化要求比较高的项目；JupyterLab适用于快速POC试验；Terminal入口可用于快速执行Shell命令，运行程序和简单的编辑等。 预装丰富插件 DSW还开发和预装了各种JupyterLab和WebIDE插件，比如广受深度学习开发者喜爱的可视化工具Tensorboard，用户在DSW内通过Launcher，Commands打开，甚至还可以使用%tensorboard魔法命令直接在Notebook中开启等多种方式使用Tensorboard

　　 　　 作者 | Mr Bear 　　 编辑 | 丛 末 　　近年来，图神经网络掀起了将深度学习方法应用于图数据分析的浪潮。不过其作为一门古老的认识世界的方法论，人们对于图数据表征技术的研究从很早以前就开始了。 　　图数据表征学习，远不止图神经网络一种方法。 　　本文是一篇出自帝国理工学院的图表征学习综述，详细介绍了图核、卷积、图神经网络、图嵌入、概率模型共五类图表征学习方法的起源与发展，并对图数据表征学习方法的最新进展和未来发展方向进行总结和讨论。 　　 　　原文地址：https://arxiv.org/abs/1906.02989 　　 1 　　 引言 　　将数据构造为图的形式可以帮助我们以一种系统化的方式研究如何发掘复杂的关系和模式。例如，互联网图展示出了给定网页间高频链接的复杂结构；在自然语言处理领域中，人们有时以树的形式表征文本，理解单词之间的联系，从而推断出句子的意义。 　　然而，机器学习领域的研究主要关注于向量形式的表征，而真实世界中的数据并不能很轻易地被表征为向量。现实世界场景下复杂图结构的例子包括：生物学网络、计算机网络、传感器网络、社交网络、论文引用网络、电力网络和交通网络。通过使用基于图的表征，我们可以捕获结构化数据的顺序、拓扑、集合和其它关系特性。 　　神经网络是通用的函数近似器。近年来的研究进展表明，深度学习模型已经在语音识别、目标识别与探测

一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。 数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法的所有需求。而这三类里又包含许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍深奥难懂，今天就给大家用简单的大白话来介绍数据挖掘十大经典算法原理，帮助大家快速理解。 算法分类 连接分析：PageRank 关联分析：Apriori 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯，SVM，KNN，Adaboost，CART 聚类算法：K-Means，EM 一、PageRank 当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。 一个网页的入口越多，入链越优质，网页的质量越高。 原理 网页影响力=阻尼影响力+所有入链集合页面的加权影响力之和 一个网页的影响力：所有入链的页面的加权影响力之和。 一个网页对其他网页的影响力贡献为：自身影响力/出链数量。 用户并不都是按照跳转链接的方式来上网，还有其他的方式，比如直接输入网址访问。 所以需要设定阻尼因子，代表了用户按照跳转链接来上网的概率。 比喻说明 1、微博 一个人的微博粉丝数不一定等于他的实际影响力，还需要看粉丝的质量如何。 如果是僵尸粉没什么用

前言 如今， Springboot的诞生，让我们再也不用被Spring的繁琐配置所束缚。 Spring Boot 是当前后端开发的极佳框架。在如今纷繁的技术中尤为突出。它整合了 Spark、 ElasticsearchRabbitMQ、Redis等，实现了数据挖掘、自动预测趋势、关联分析、聚类 、概念描述、偏差检测等。 Spring Boot的配置、使用、监控、部署都很简单，它拥有完善的生态。后期如果因为项目流量太大需要切换到微服务Spring Cloud (基于Spring Boot )也会极为顺利。可以预想，未来会有越来越多的公司采用Spring Boot，更会有越来越多的开发者关注和使用Spring Boot。 SpringBoot实战派 pdf主要内容和创新： 第1章进入Spring Boot世界 第2章准备开发环境 第3章使用开发工具 基础篇 第4章Spring Boot基础 第5章分层开发Web应用程序 以上就是《SpringBoot实战派》+《Springboot精髓》+《面试专题+答案解析》总计825页，没有缺页漏页的情况，由于篇幅限制，需要以上完整内容的朋友，添加小助理vx：kaixindian331即可免费获取~ 第6章响应式编程 进阶篇 第7章Spring Boot进阶 第8章用ORM操作SQL数据库 第9章接口架构风格一RESTful 第10章集成安全框架

论文传送门 作者 浙江财经大学： 刘玉华 张汝敏 张靖宇 高峰 高远 周志光（浙江大学CAD&CG国家重点实验室） 摘要 网络图可视化可以有效展示网络节点之间的连接关系，广泛应用于诸多领域，如社交网络、知识图谱、生物基因网络等，随着网络数据规模的不断增加，如何简化表达大规模网络图结构已成为图可视化领域中的研究热点，经典的网络图简化可视化方法主要包括图采样、边绑定和图聚类等技术，在减少大量点线交叉造成的视觉紊乱的基础上，提高用户对大规模网络结构的探索和认知效率。然而，上述方法主要侧重于网络图中的拓扑结构，却较少考虑和利用多元图节点的多维属性特征，难以有效提取和表达语义信息，从而无法帮助用户理解大规模多元网络的拓扑结构和多维属性之间的内在关联，为大规模多元图的认知和理解带来苦难。因此，本文提出一种语义增强的多规模多元图简化可视化方法，首先在基于模块度的图聚类算法基础上提取出网络图的层次结构；其次通过多维属性信息熵的计算和比较分析，对网络层次结构进行自适应划分，筛选出具有最优属性聚集特征的社团；进而设计交互便捷的多个关联视图来展示社团之间的拓扑结构、层次关系和属性分布，从不同角度帮助用户分析多维属性在社团形成和网络演化中的作用。大量实验结果表明，本文方法能够有效简化大规模多元图的视觉表达，可以快速分析不同应用领域大规模多元图的关联结构与语义构成，具有较强的实用性。 引言

作者|GUEST 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 我们生活在数字技术的时代。你上次走进一家没有数字交易的商店是什么时候？ 这些数字交易技术已经迅速成为我们日常生活的一个关键部分。 不仅仅是在个人层面，这些数字技术是每个金融机构的核心。通过多种可能的选择(如网上银行、ATM、信用卡或借记卡、UPI、POS机等)，在后台运行可靠的系统，支付交易或资金转账已经变得非常顺利。 我们会为每个事务生成一个适当的描述： 在本文中，我们将使用聚类（一种流行的机器学习算法）讨论一个金融机构为其客户群定制产品的真实用例。 本案例研究背后的动机 作为一家金融机构，根据现有客户的不同兴趣，为他们提供定制化的服务，这一点总是很重要的。对于任何金融机构来说，捕捉客户的意图是一个重大挑战。 Twitter、WhatsApp、Facebook等社交媒体平台已成为分析客户兴趣和偏好的主要信息来源。 金融机构从第三方获取数据往往会产生巨大的成本。即便如此，将一个社交媒体帐户映射到一个独特的客户也变得非常困难。 那么我们如何解决这个问题呢？ 上述问题的部分解决方案可以通过使用机构提供的内部交易数据来解决。 我们可以根据事务描述消息将客户执行的事务分为不同的类别。 此方法可用于标记交易是否针对食品、运动、服装、账单付款、家居等进行。如果客户的大部分交易都出现在特定类别中，则我们可以更好地估计他

背景 我们目的是将样本分成k个类，其实说白了就是求每个样例x的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎么评价假定的好不好呢？我们使用样本的极大似然估计来度量，这里是就是x和y的联合分布P(x,y)了。如果找到的y能够使P(x,y)最大，那么我们找到的y就是样例x的最佳类别了，x顺手就聚类了。但是我们第一次指定的y不一定会让P(x,y)最大，而且P(x,y)还依赖于其他未知参数，当然在给定y的情况下，我们可以调整其他参数让P(x,y)最大。但是调整完参数后，我们发现有更好的y可以指定，那么我们重新指定y，然后再计算P(x,y)最大时的参数，反复迭代直至没有更好的y可以指定。 使用 聚类的目标： 高内聚（类内距离加和尽可能小！） 量化指标：wcss（组内平方和，WCSS within-cluster sum of squares） 寻找k个聚类中心，使得数据到聚类中心的距离最小 低耦合（类与类之间的距离越大越好）！ 将每个数据点分配到距离最近的聚类中心 步骤 K-means算法是将样本聚类成k个簇（cluster），具体算法描述如下 初始化：对每个cluster，任意选择空间中的一个点作为cluster中心 迭代直到收敛： 分配：将每一个数据点分配到距离最近的中心 重调