## 机器学习-聚类 黄海广 副教授 2023年04月 ## 本章目录 01 无监督学习概述 02 K-means聚类 03 密度聚类和层次聚类 04 聚类的评价指标 ### 1. 无监督学习概述 01 无监督学习概述 02 K-means聚类 03 密度聚类和层次聚类 04 聚类的评价指标 ### 1. 无监督学习方法概述 ## 监督学习和无监督学习的区别 ## 数。 ## 无监督学习 与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签y，无监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。 ### 1. 无监督学习方法概述 ## 主要的无监督学习方法 ✓ 聚类（Clustering） ✓ 如何将教室里的学生按爱好、身高划分为5类？ ✓ 降维（Dimensionality Reduction） ✓ 如何将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中？ 无监督学习方法概述 ## 聚类 主要算法 K-means、密度聚类、层次聚类 主要应用 市场细分、文档聚类、图像分割、图像压缩、聚类分析、特征学习或者词典学习、确定犯罪易发地区、保险欺诈检测、公共交通数据分析、IT资产集群、客户细分、识别癌症数据、搜索引擎应用、医疗应用、药物活性预测…… ### 1. 无监督学习方法概述 ## 聚类案例 ### 1. 医疗 医生可以使用聚类算法来发现疾病。以

应用与开发 高级类特性 让我们愉快的 Coding 起来吧... 王晓东 中国海洋大学信息学院计算机系 October 9, 2018  ## 学习目标 ■ 掌握抽象类和接口的概念、特性及定义方法 ☑ 理解抽象类和接口的异同和作用 了解嵌套类的分类，掌握嵌套类中静态嵌套类和匿名嵌套类的概念 ■ 掌握匿名内部类的特征、继承和接口实现的用法 ■ 掌握枚举类型的使用方法 大纲 1 抽象类 2 接口 3 抽象类和接口剖析 4 嵌套类 5 枚举类型 29 ## 抽象类 ## 什么是抽象类 ## 抽象类 在面向对象的概念中，所有的对象都是通过类来描绘的，但是反过来，并不是所有的类都是用来描绘对象的。如果一个类中没有包 含足够的信息来描绘一个具体的对象，这样的类就是抽象类。 ## 什么是抽象类 ## 抽象类 在面向对象的概念中，所有的对象都是通过类来描绘的，但是反过来，并不是所有的类都是用来描绘对象的。如果一个类中没有包含足够的信息来描绘一个具体的对象，这样的类就是抽象类。 抽象类往往用来表征对问题领域进行分析、设计中得出的抽象概念，是对一系列看上去不同但是本质上相同的具体概念的抽象。 ![Image](

大纲 反射 类的加载、连接和初始化 类加载器 使用反射生成并操作对象 本节习题 # Java 应用与开发 类加载和反射 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 December 24, 2018  理解什么是反射机制，通过常见场景认识反射的作用。 2. 掌握类的加载、连接和初始化概念。 3. 理解类加载器及类加载机制。 4. 掌握使用反射生成并操作对象的方法。 |大纲|反射|类的加载、连接和初始化|类加载器|使用反射生成并操作对象|本节习题| |---|---|---|---|---|---| |大纲|||||| |反射|||||| |类的加载、连接和初始化|||||| |类加载器|||||| |使用反射生成并操作对象|||||| >大纲反射类的加载、连接和初始化类加载器使用反射生成并操作对象本节习题接下来…反射类的加载、连接和初始化

0 码力 | 46 页 | 714.40 KB | 2 年前

3

项目于17年启动，先后经过了6个主要版本的迭代 ☐ 覆盖腾讯PCG全部业务的推荐场景，支持腾讯IEG，CSIG，QQ音乐，阅文等业务的部分推荐场景 ## 提纲 ☐ 推荐场景深度学习系统的基本问题与特点 ☐ 推荐类模型的深度学习系统设计 ☐ 系统维度 ☐ 算法维度 口总结 ## 基于深度学习模型的推荐流程，场景与目标 ![Image](/uploads/documents/7/4/3/d/743d3e9

## 1 ## 微软技术大会 Microsoft Ignite China ## 抛开文档，让Web开发更高效 TypeScript 项目第三方类库使用指南 张晨 技术专家@白鹭时代 ## 白鹭时代 2D / 3D 游戏引擎：Egret Engine 轻量 APP 开发：青雀平台 可视化开发环境：Egret Wing 开发者、渠道商和第三方服务商的服务平台 ![Image](/ string; length: number; extras?: string[]; } ### Demo: 为 Node 库编写 d.ts ## 扩展第三方库 向类中添加属性或方法 向 module 中添加类或方法 ## Demo: 扩展第三方库

果想要改动一个判断还需要写代码上线部署，无疑会拖慢了迭代的速度。模型如此，特征也是如此。 针对特征的处理逻辑，我们抽象出两个概念： Operator：通用特征处理逻辑，根据功能的不同又可以分为两类： - IO OP：用处理原始特征的获取，如从 KV 里获取数据，或者从对应的第三方服务中获取数据。内置批量接口，可以实现批量召回，减少 RPC。 • Calc OP：用于处理对获取到的原始特征做 前面说到，系统架构设计中没有“银弹”。在采用了无状态分布式的设计后，请求会分片。所以 ListWise 类型的特征就必须在打分前算好，再通过接口传递给 Augur 使用。在权衡性能和效果之后，算法同学放弃了这一类型的特征。 当然，不是说 Augur 不能实现，只是成本有些高，所以暂时 Hold。我们也有设计过方案，在可量化的收益高于成本的时候，我们会在 Augur 中开放协作的接口。 ## 单机多层打分的缺失 向量进行表示，但是用户 ID 在训练数据中是十分稀疏的，用户 ID 很容易导致模型过拟合，所以需要大量的泛化特征来较好的表达用户。这些泛化特征可以分为两类：一类是偏静态的特征，例如用户的基本属性（年龄、性别、职业等等）特征、长期偏好（品类、价格等等）特征；另一类是动态变化的特征，例如刻画用户兴趣的实时行为序列特征。而用户实时行为特征能够明显加强不同样本之间的区分度，所以在模型中优化用户行为序列建模是让模型更好理解用户的关键环节。

动化 模型融合等，以及如何通过该技术框架系统性建模不同的问题。最后再介绍以上比赛形成的通用方法，即面对一个新问题，如何进行分析、理解、建模、与挑战解决、从而实现问题的深度优化。 本文主要面向以下两类读者，其他感兴趣的同学也欢迎了解。 - 算法比赛爱好者，希望理解国际数据挖掘顶级比赛冠军方案的方法与逻辑，取得更好的名次。 • 工业界工程师与研究员，借鉴比赛方法，应用于实际工作，取得更优的结果。 8febba2ae4abed19/p58_1.jpg) 图 12 AutoML 整体框架 经过上述的多场比赛，团队在多领域建模中不断总结与优化，抽象出其中较为通用的模块，总结得到针对数据挖掘类问题时的一套较为通用的解决方案——AutoML框架。该框架包含数据预处理，自动化特征工程 $ ^{[15]} $ 和自动化模型优化 $ ^{[16-20]} $ 三个部分。其中数据预处理部分主要负责特 ）、商家（品类、评分、品牌等）、菜品（口味、价格、食材等）三种实体数据及点击、购买（LBS、价格、时间等）两类交互数据，对原始数据进行特征分类、数据编码、缺失值处理等常见预处理操作。 自动化特征工程：一、二阶特征算子，首先对于类别、数据、时序、标签四类原始特征，按照可抽象的三种实体及两类交互数据进行一、二阶特征交叉，运用频数编码、目标编码与时序差分算子操作，在多时段上统计得到一、二阶统计特征。举

"木头" 材料，你希望有不同的颜色。一种方法是为每一种颜色复制整个材料，但如果你这样做了，如果你以后想改变纹理的密度，你就必须再去复制所有这些副本。相反，最好把定义木材外观的节点移到一个节点组中。然后每个材料都可以重复使用这个节点组，只需要给它提供一个颜色。如果你后来想改变纹理线的密度，你只需要在节点组内做一次，而不是为每个材料做一次。 节点组可以嵌套（也就是说，节点组可以包含其他节点组）。 合成器中的节点。 在合成中对合成器的使用进行了说明。 ## 纹理节点 · 简介 使用纹理节点 ☐ 使用多个输出节点 标题栏 ## 节点类型 • 颜色节点 - 转换类节点 畸变类节点 • 输入节点 • 输出类节点 • 图案节点 • 纹理节点 · 组 ## 简介 ## Note 本版本的纹理节点编辑器是旧版,不久将被新系统取代。因此,但是目前的2.8版本还是继承以前的。 色通道。 HSL: 将输入颜色分为三个输出：色调、饱和度和亮度颜色通道。 ## 输出 此节点的输出取决于Mode属性（见上文）。 Alpha 图像的Alpha通道被用于透明度。 ## 转换类节点 • 颜色渐变节点 距离节点 • 数学（Math）节点 RGB -> BW节点 • 数值 -> 法线节点 ## 颜色渐变节点 颜色渐变节点使用渐变的方式进行颜色值的匹配。