北银金科申请一种基于 K-MEANS 算法的广告投放系统,减少用户的...
金融界2024年9月11日消息,天眼查知识产权信息显示,北银金融科技有限责任公司申请一项名为“一种基于K-MEANS算法的广告投放系统“,公开号CN202410716393.X,申请日期为2024年6月。专利摘要显示,本发明提供的一种基于K??MEANS算法的广告投放系统,所述广告投放系统包括:广告投放平台、用户行为分析...
钉钉杯大数据竞赛必须熟练的11种数据挖掘算法
K-means算法是一个迭代优化算法,每次迭代我们需要重新计算簇的中心。一般就是通过计算每个簇类所有样本的平均值来获得。可以使用Numpy里面的mean方法np.mean(x,0)来计算均值。K-means是一类非常经典的无监督机器学习算法,通常在实际应用中用于从数据集中找出不同样本的聚集模式。其含义实际上就是对于每一个簇...
【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!】
算法介绍:K-means算法的基本思想是将数据集中的n个对象划分为K个聚类,使得每个对象到其所属聚类的中心(质心)的距离之和最小。这里的距离通常采用欧氏距离来衡量。算法通过迭代的方式,不断优化聚类结果,直至满足预设的终止条件。基本思想:K-means算法的目标是最小化数据点与其所属簇中心之间的平方距离之和,也就...
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
与k-means等简单算法相比,计算量更大,特别是对于大型数据集或分量数量很高的情况下。作者:RoiYehoshua
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
K均值聚类(K-MeansClustering)是一种经典的聚类算法,其基本原理是将数据点分为K个簇,每个簇由簇中心(通常是簇内所有点的均值)表示。所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之...
万字实录系统讲解面向端到端自动驾驶的稀疏感知通用架构
它核心就包括两个模块,一个是高分辨率短时序模块,主要是基于前后帧的多视角几何的思想,去获得更加精确的深度估计,并初步获得BEV特征;再用BEV空间下的低分辨率长时序模块去融合,最多达到16帧的较长时序的BEV特征,这样它就获得了一个很好的效果(www.e993.com)2024年9月20日。本田一起搞Robotaxi,2026年落地东京">...
模型篇P1:机器学习基本概念|算法|拟合|神经网络|视频生成模型...
聚类和关联规则学习等独立成分分析、K-Means和Apriori算法等客户细分(聚类);购物篮分析(关联规则学习)强化学习输入数据作为对模型的反馈,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。与监督式学习之间的区别在于,它并不需要出现正确的输入/输出对,也不需要精确校正次优化的行为。强化学习更加专注于...
从人工智能大模型看大国科技博弈态势
这种双体系模式将使以人工智能为核心的GPT技术得到有效应用,并落实到各个行业和领域之中。GPT技术的竞争,是一项全局性、长时段、高度复杂的竞争。不但超越简单的技术、产品或者几家企业之间一城一地之争,而且超越一时间谁胜谁负、谁强谁弱的阶段性结果,需要站在更加综合的技术-社会-经济-政治复合体的视角下,战略...
【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究
K-means算法是一种基于距离划分的聚类算法,旨在通过一种概率性的方式选择初始聚类中心,以保证聚类中心的初始选择更加合理,其核心思想是从海量数据中随机选取出k个数据分别作为k类用户群的起始值,对剩余数据计算到各类用户群的距离,并分配到距离最近的用户群中,并计算将新形成的用户群的平均值作为新的用户集群值,不...
抛弃视觉编码器,这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法
特别地,针对LAION图像冗余度高的问题,通过在EVA-CLIP提取的图像特征上应用K-means聚类,生成50,000个聚类,并从中挑选出最接近每个聚类中心的300张图像,最终选出1500万张LAION图像样本。随后,利用Emu2(17B)和LLaVA-1.5(13B)重新生成高质量图像描述。