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     K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。 本代码提供...

     1、TF-IDF算法介绍 (1)TF是词频(Term Frequency) (2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency) (3)TF-IDF实际上是:TF * IDF 2、TF-IDF应用 3、Python3实现TF-IDF算法 4、NLTK实现TF-IDF算法 5...

      Kernighan-Lin算法是一种启发式算法,基于贪婪原理将网络划分为两个大小已知的社团。  所要解决的问题描述:给定一个无向带权图G=(V,E,C),其中V为一含有2n个节点的集合,E为边集合,C为2n*2n且对称的权重...

     k-Means的优缺点1.1 k-Means的优点1.2 加速k-...k均值算法中,每个E步骤都需要计算每个向量和每个数据点之间的欧几里得距离。加速这个过程的方法有: 基于对数据结构的预先计算,例如将数据组织成树结构,使得相邻的数

     学习笔记之数据挖掘 FP-tree 算法 FP-tree 算法和 Apriori 算法都被用作关联规则挖掘。 FP-tree 算法只进行 2 次数据库扫描。相比于 Apriori 算法,她没有候选集,直接压缩数据库成一个频繁模式树,通过这棵树...

     相比于国内的算法,海外版tiktok的xg算法实则大同小异,但是,tiktok的风控措施比某音更早更严,绝大多数接口可以直接通过xg算法进行请求,但是核心接口比如上量、关注等,是必须配合设备注册算法一起使用的。该算法...

     k-means算法(k-均值聚类算法)是一种基本的已知聚类类别数的划分算法。它是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的...

     K-means算法更注重进行多类别的详细分类,且分类结果有着较大的差异,每次实验的结果皆略有不同。得到的分类结果一般以聚类中心的值为数值结果,通过判定不同的值的大小来确定聚类后各个数据到设定的聚类中心(K)的值...

     最近在做一些NLP的研究,由于也是第一次做这个东西,其实还是发现很多有意思的东西。 相信很多做过NLP的人都应该接触过提取关键词的这个功能。现在有很多可以使用的第三方工具包可以很容易的来实现这个功能,比如...

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