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手把手教你在多种无监督聚类算法实现Python(附代码)

无监督学习是一类用于在数据中寻找模式的机器学习技术。无监督学习算法使用的输入数据都是没有标注过的,这意味着数据只给出了输入变量(自变量 X)而没有给出相应的输出变量(因变量)。在无监督学习中,算法本身将发掘数据中有趣的结构。 人工智能研究的领军人物 Yan Lecun,解释道:无监督学习能够自己进行学习,而不需要被显式地告知他们所做的一切是否正确。这是实现真正的人工智能的关键! 监督学习 VS 无监督学习 在监督学习中,系统试图从之前给出的示例中学习。(而在无监督学习中,系统试图从给定的示例中直接找到模式。)因此,如果数据集被标注过了,这就是一个监督学习问题;而如果数据没有被标注过,这就是一个无监督学习问题。 上图是一个监督学习的例子,它使用回归技术找到在各个特征之间的最佳拟合曲线。而在无监督学习中,根据特征对输入数据进行划分,并且根据数

用 ES6 构建新一代可复用 JS 模块

你是不是也在为可以使用ES6的新特性而兴奋,却不太确定应该从哪开始,或者如何开始?不止你一个人这样!我已经花了一年半的时间去解决这个幸福的难题。在这段时间里 JavaScript 工具链中有几个令人兴奋的突破。 这些突破让我们可以用ES6书写完全的JS模块,而不会为了一些基本的条件而妥协,比如testing,linting 和(最重要的)其他人可以轻易理解我们所写的代码。 在这篇文章中,我们集中精力在如何用ES6构建JS模块,并且无论你在你的网站或者app中使用CommonJS,AMD(asynchronous module definition)或者普通的网页script引入,这个模块都可以轻易被引用。 The Tools 在这个系列文章的第一部分和第二部分,我们来看一下这些卓越的工具们。在这篇文章中,我们详细说明如何编写,编译,打包代码;而在第二篇文章会集中在linting,formatting 和 testing(利用 JSCS,ESLint,mocha,Chai,Karma 和 Istanbul)。让我们来看看在这篇文章中涉及到的工具: Babel(刚刚度过了它的第一个生日)可...

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