文章 2022-12-09 来自:开发者社区

100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现

前文推荐如何正确使用「K均值聚类」?1、k均值聚类模型a给定样本,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类。用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数。2、k均值聚类策略k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数。首先,计算样本之间的距离,这里选欧氏距离平方。$$然后....

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阿里云文档 2021-05-19

如何使用Python脚本节点编写代码来实现功能逻辑

如果物联应用开发(IoT Studio)平台提供的节点不能满足您的需求,您可以使用Python脚本节点,编写Python代码来实现功能逻辑。目前支持Python v2.7.9版本。且仅支持使用基本库和基本语法,不支持扩展库。

问答 2019-11-26 来自:开发者社区

反向传播算法(BP算法)的推导及其Python实现

反向传播算法(BP算法)的推导及其Python实现 如何调整一个神经网络的参数,也就是误差反向传播算法(BP算法)。以得到一个能够根据输入,预测正确输出的模型。

问答 2019-11-26 来自:开发者社区

softmax函数的数学推导及Python实现

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