1 2023年04月 机器学习-聚类 黄海广 副教授 2 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 3 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 4 1.无监督学习方法概述 监督学习 在一个典型的监督学习中，训练集有标签 设函数。 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?，无 监督学习主要分为聚类、降维、关联规则、推荐系统等方面。 监督学习和无监督学习的区别 5 1.无监督学习方法概述 ✓ 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 主要算法 K-means、密度聚类、层次聚类 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…… 7 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。以甲状 腺疾病为例。当我们对包含甲状腺疾病和非

应用与开发 高级类特性 让我们愉快的 Coding 起来吧... ��� �������������� October 9, 2018 ���� ��抽象类�接口的������定义方法 ��抽象类�接口的����� ����类的�类�����类�����类�匿名��类的 �� ��匿名内部类的���继承�接口实现的�法 ����类�的��方法 1 29 �� 1 抽象类 2 接口 接口 3 抽象类�接口�� 4 ��类 5 ��类� 2 29 抽象类 �����类 抽象类 ����象的������的�象����类 来��的�����来������的类�� �来���象的�����类������� 的��来������的�象���的类�� 抽象类� 抽象类���来������������� ����的抽象������������� �������的����的抽象� 3 29 �����类 抽象类 ����象的������的�象����类 来��的�����来������的类�� �来���象的�����类������� 的��来������的�象���的类�� 抽象类� 抽象类���来������������� ����的抽象������������� �������的����的抽象� �: 我�抽象 3 29 ����类 �定义 Java

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 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 学习目标 1. 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 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 本节习题 接下来⋯ 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 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 反射机制 ▶ 程序运行时，允许改变程序结构或变量类型，这种语言称为 动态语言。从这个观点看，Perl、Python、Ruby 是动态语 言，C++、Java、C# 不是动态语言。 ▶ 但是 Java 有着一个非常突出的动态相关机制：反射 （Reflection），可以于运行时加载、探知、使用编译期间完 全未知的类。换句话说，Java

研究⽅向：机器学习系统，云计算，⼤数据系统 � 负责腾讯平台与内容事业群（PCG）技术中台核 ⼼引擎：⽆量系统。⽀持⼤规模稀疏模型训练， 上线与推理 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 �总结 基于深度学习模型的推荐流程，场景与⽬标 Serving系统 HDFS 数据 通道 训练系统 召回 业务服务 排序 混排

问题 ● 更更好地理理解不不同种 类的⽤用户 ● 更更好地了了解⽤用户与 APP的交互 ● 对实时API请求进 ⾏行行分类和安全检测 ● 数据量量⼤大，现有数 据分析团队缺乏技 能 客户 数据科学解决⽅方案 ● 某⼤大型跨国⾦金金 融服务公司 ● 移动应⽤用 API 分析 ● 使⽤用Madlib进⾏行行聚 类分析，建⽴立会话 识别模型和主题模 型 抽取会话特征 根据原始特征 对用户聚类 验证聚 类结果 评分 对API请求结合超时和 K-means聚类处理理 主题模型 对主题进⾏行行K- means聚类 S 标记回话 ⼈人⼯工审查 新会话 建模过程 2017.thegiac.com 会话识别 API 请求 ⽇日志 对API请求结合超时和 K-means聚类处理理 建模过程 2017 会话1 会话2 会话3 基于时间的会话化 时间+聚类 2017.thegiac.com 会话识别 API 请求 ⽇日志 建模过程 对API请求结合超时和 K-means聚集处理理 2017.thegiac.com 会话识别 API 请求 ⽇日志 抽取会话特征 根据原始特征 对用户聚类 建模过程 对API请求结合超时和 K-means聚集处理理

论文，并有10多项相关领域的专利。  业余爱好： 骑行 个人简介 电子邮箱： jim.cheng@ususing.com 5 议程 • 深度学习与商品搜索  矢量化搜索技术简介  基于词语聚类的矢量化  基于用户会话的矢量化  原型评测结果及效果示例 • 深度学习与聊天机器人  聊天机器人简介  聊天机器人主要模块及架构  深度学习探索  聊天机器人评测结果 6 • 语义词汇差异 10 基于词语聚类的矢量化模型 • Word2vec等工具可以有效地将词语转化为向量 • 将句子／段落／文章有效转化为向量则有很大的挑战。  简单平均／加权平均容易失去句子等的语义／结构信息  直接以句子为单位进行训练， 则训练文本严重不足 • 电商搜索中遇到的主要是句子／短文分析， 可以将短文中的词语聚类， 挑选具有代表 性的词语聚类结果， 来表示整个短文 • 传统聚类（如Kmeans)在几何距离的基础上进行聚类， 传统聚类（如Kmeans)在几何距离的基础上进行聚类， 效果不好。 利用随机过程做词 语聚类可以解决这一问题 11 具体的生成cluster的流程如图： V[i]: 为产品信息里每个词的词语向量(word vector)分数 C[i]: 为聚类(cluster)的vector分数 N: 为cluster的数目 Sim(I, j): 词语i 与cluster j的余弦相似度 Random: 生成一个0 – 1之间的随机数

数据库主机验证 (Database host verification) 标记此复选框 激 活 主 机 验 证。 对 于 Mysql 该 选 项 默 认 禁 用, 因 为 PHP Mysql 类 库 不 充 许 调 过 对 等 证 书 验 证 步 骤。 11 参数描 数据库 TLS 密码列表 (Database TLS cipher list) 指定有效密码 自 定 义 列 表。 密 码 Elasticsearch，请参考 Elasticsearch 安装指南 。 Note: 映 射 是 Elasticsearch 中 的 一 种 数 据 结 构 （类 似 于 数 据 库 中 的 表） 。 此 处 提 供 了 所 有 历 史 数 据 类 型 的 映 射： database/elasticsearch/elasticsearch.map。 27 创建映射是强 考Elasticsearch进 行配置。 60 参数名称必须配 范围 默认值 描述信息 HistoryStorageTypes 否 int,dbl,str,log,text 逗 号 分 隔 的 列 表 配 置 哪 些 类 型 的 历 史 数 据 需 要 存 储 到 Elas- tic- search。 这 个 参 数 参 考Elasticsearch 进 行 配 置。 61 参数名称必须配 范围 默认值 描述信息

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。 5 6 2.Scikit-learn主要用法 01 Scikit-learn概述 02 Scikit-learn主要用法 y_train) 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 16 1.Scikit-learn概述 逻辑回归 支持向量机 朴素贝叶斯 K近邻 linear_model.LogisticRegression svm.SVC GradientBoostingRegressor 18 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) 预测 kmeans

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1547 12.11.5 聚簇索引 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 7 升级到了 go1.16.4。如果你是 TiDB 的开发者，为了 能保证顺利编译，请对应升级你的 Go 编译器版本。 • 请避免在对使用 TiDB Binlog 的集群进行滚动升级的过程中新创建聚簇索引表。 • 请避免在 TiDB 滚动升级时执行 alter table ... modify column 或 alter table ... change column。 • 当按表构建 TiFlash #10001 * 解决由于流量变化引带来的心跳压力引起的调度慢问题 #3693 #3739 #3728 #3751 * 减少大集群由于调度产生的空间差异问题，并优化调度公式防止由于压缩率差异大引发的类 似异构空间集群的爆盘问题 #3592 #10005 • Tools – Backup & Restore (BR) * 支持备份和恢复 mysql schema 下的用户数据表 #1143 #1078