我的AI产品经理转型之路

常见的无监督学习算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN、主成分分析(PCA)和t-SNE等。半监督学习:半监督学习结合少量标记数据和大量未标记数据进行训练。它利用未标记数据的丰富信息和少量标记数据的准确性来提高模型性能。常见的方法包括生成对抗网络(GANs)和自编码器。强化学习:强化学习是一种通过与环境交互,并基于...

基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型

随着人工智能算法的不断发展,不依赖于数学模型的基于数据驱动的方法在性能参数预估上取得了不错的精度。Luan等通过整合过程神经元和循环神经网络,给出了监测航空发动机状态的混合模型。马敏等采用多尺度卷积神经网络、长短期记忆网络以及BP神经网络进行数据特征提取,实现了对航空发动机滑油监测数据的分析。此外,支持向量回归...

K均值聚类算法

K均值聚类算法也叫K-means聚类算法,是一种无监督学习算法。二、基本原理假设有一个新开办的大学,即便还没有开设任何的社团,有不同兴趣爱好的同学们依然会不自觉的很快聚在一起,比如喜欢打篮球的、喜欢打乒乓球的、喜欢音乐的等等。这时候就可以顺势开设篮球社团、乒乓球社团、音乐社团,再有同学想加入社团的时...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)...

量化专题 · 基于聚类算法进行因子合成:综述篇

层次和分区的聚类算法介绍3.1.层次聚类hierarchical层次聚类算法是一种基于距离的聚类方法,它允许我们根据数据对象之间的相似性将它们划分为不同的级别。这种算法通过迭代地形成集群,从而生成一个描述聚类层次结构的树状图。在层次聚类中,我们可以通过将单个点之间的距离泛化为点的子集之间的距离来完成点的合并或分割...

【还不知道你就慢了!纯纯干货!数学建模竞赛最常用的4个算法!】

算法步骤:1.随机选择K个点作为初始的聚类中心(www.e993.com)2024年11月19日。2.将每个数据点分配到距离其最近的聚类中心所在的簇。3.根据当前的簇分配情况,更新每个簇的聚类中心为该簇内所有数据点的平均值。4.重复步骤2和步骤3,直到簇分配不再改变或达到预定的迭代次数。

这才是有效的用户细分,而不是只分高中低

用户细分的操作步骤第一步:定义什么是“有效”这一步非常非常重要。用户细分可以有无穷无尽的分法,如果不事先定义清楚什么是“有效”细分,就会陷入茫茫多的细节大海捞针。很多新手最容易忽略这一点,提起用户细分,就急匆匆把一堆用户特征变量塞进聚类模型,聚完了以后不知所措,到处问:“有没有用户分类的科学、权...

Nat Med:斯坦福大学团队识别出六种抑郁症和焦虑症的临床生物型!

使用图像处理系统,作者获得了每个参与者感兴趣区域6个脑回路的连接值和41个激活的测量值。并将由此产生的指标称为“区域环路分数(regionalcircuitscores)”。并使用这些得分作为分层聚类算法的输入以生成生物型[Fig.1]。Figure1参与者水平图像处理和分析流程概述...

人工智能、机器学习、深度学习,到底是个啥?

深度学习是机器学习领域的一个新的研究方向,是一种通过多层神经网络来学习和理解复杂数据的算法。机器通过学习样本数据的深层表示来学习复杂任务,最终能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等。与传统机器学习不同的是,深度学习使用了神经网络结构,神经网络的长度称为模型的“深度”,因此基于神经网络...

全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍!

尽管LS算法最初是为网络社团检测设计的,但其基于局域优势的概念同样适用于向量数据的聚类分析。在处理高维向量数据时,传统的聚类方法可能会遇到挑战,如维度灾难或对全局结构的依赖。LS算法这种基于局域信息的聚类方法,可能有助于克服这些挑战。作者提出,可以通过将向量数据离散化为网络来应用LS算法。在这个过程中,向量...