摘要：
目录1. k-Medoids2. 二分KMEANS3. KMeans++4. elkan KMeans5. min batch KMeans算法6.小结： 1. k-Medoids 之前的kmeans算法 对于异常点数据特别敏感，更新中心点的时候，是对于该簇的所有样本点求平均，这种方式对于异常样本特 阅读全文
摘要：
目录1. 什么是聚类2. 代码实现 1. 什么是聚类 无监督机器学习的a56爆大奖在线娱乐 输入数据只有X 没有y 将已有的数据 根据相似度 将划分到不同的簇 （花团锦簇） 步骤： 随机选择k个簇的中心点 样本根据距离中心点的距离分配到不同的簇 重新计算簇的中心点 重复 2-3直到所有样本 分配的簇不再发生改变 距 阅读全文
摘要：
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 阅读全文