基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型 / 开普饭

Scikit-learn是Python编程语言的免费软件机器学习库,基本功能主要被分为六大部分:分类.回归.聚类.数据降维.模型选择和数据与处理. 分类:指识别给指定对象的所属类别,属于监督学习的范畴 ...

程序员书屋2021-01-24 14:28:37 在本章中,我们将讨论机器学习技术在图像处理中的应用.首先,定义机器学习,并学习它的两种算法--监督算法和无监督算法:其次,讨论一些流行的无监督机器学习 ...

本文我们来学习一下另一种经常听到的机器学习算法-- K 均值聚类. 这个名字确实跟"K 近邻"有些相像,但是要明确的是,"K 近邻"中的"K" ...

来源:海豚数据科学实验室著作权归作者所有,本文仅作学术分享,若侵权,请联系后台删文处理假设您想根据内容和主题对数百(或数千)个文档进行分类,或者您希望出于某种原因将不同的图像组合在一起.或者更重要 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12111 在本文中,我将向您展示如何模拟股票价格的Heston随机波动率模型. Heston模型是一种期权估值方法,它考虑到同一资产在给定时间交易的 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20882 1导言这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型是一个不错的选择.为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17592 最近,我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案,并被要求解释这个方案. HMM用于建模数据序列,无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11334 有多种性能指标来描述机器学习模型的质量.但是,问题是,对于问题正确的方法是什么?在这里,我讨论了选择回归模型和分类模型时最重要的性能指标. ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20531 在标准线性模型中,我们假设 .当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法. 多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数, 同样,在标准线性模 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 用GAM进行建模时间序列我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析.数据操作将由data.table程序包完成. 将提及的智 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18860 简介时间序列分析是统计学中的一个主要分支,主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值.时序分析有两种方 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归(PCR)的方法本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC).这带来许多优点: 预测变量的数量 ...

写在前面像不像Gephi出图,Gephi布局还是有很多人喜欢,R语言确实不好实现,这个算法需要大量的迭代,让模块化点之间连线最短,不断修正,很耗费时间,我将聚类算法和修改后的距离算法合并起来并结合节 ...

基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型