## 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

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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

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。 ume Prediction自动化机器学习问题KDD Cup 2020AutoGraph基于代理模型的自动多层次图表示学习模型优化方案 表 1 竞赛及解决方案 ### 2.1 推荐系统问题 本节主要介绍 Kaggle Outbrain Ads Click 得分得到，要求能够在不曾见过的数据集上得到鲁棒的结果。 • 性能限制：与现实问题搜索空间有较大对应，需要在有限时间和内存上求解。 ## KDD Cup 2020 AutoGraph：基于代理模型的自动多层次图学习优化方案 竞赛问题及挑战：自动化图表示学习挑战赛（AutoGraph）是第一个应用于图结构数据的 AutoML 挑战，详情请见 KDD Cup 2020 AutoGraph 比赛介绍 $ ^{[30]}

24e/p7_1.jpg) Yann Lecun, Geoff Hinton, Yoshua Bengio, Andrew Ng ## 机器学习 机器学习是一门人工智能的科学。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法 人工智能(AI)  \rightarrow T(x) $ ![Image](/uploads/documents/7/5/d/2/75d2

具,是数据分析师首选的机器学习工具包。 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了，scikit-learn简称sklearn，支持包括分类，回归，降维和聚类四大机器学习算法。还包括了特征提取，数据处理和模型评估三大模块。  y_pred = clf.predict(X_test) y_prob = clf.predict_proba(X_test) 使用决策树分类算法解决二分类问题，y_prob 为每个样本预测为 “0” 和 “1” 类的概率 ### 1. Scikit-learn概述 ## 监督学习算法-分类 逻辑回归 linear model.LogisticRegression 支持向量机 svm GradientBoostingRegressor ### 2. Scikit-learn主要用法 ## 无监督学习算法 sklearn.cluster模块包含了一系列无监督聚类算法. from sklearn.cluster import KMeans ## 构建聚类实例 kmeans = KMeans(n clusters=3, random_state=0) 拟合 kmeans.fit(X_train)