<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[LeapingWay的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/LeapingWay</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; LeapingWay]]></copyright><item><title><![CDATA[机器学习聚类分析能做什么]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LeapingWay/article/details/98472411</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LeapingWay/article/details/98472411</guid><author>LeapingWay</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2019 11:07:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是聚类
聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同数据尽量分离。



聚类分析主要步骤
数据预处理：选择数量、类型和特征的标度，将孤立点移出数据。
	为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数
	聚类或分组：将数据对象分到不同的类中
	...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习的几种学习方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LeapingWay/article/details/98472339</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LeapingWay/article/details/98472339</guid><author>LeapingWay</author><pubDate>Mon, 05 Aug 2019 15:38:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式，人们首先会考虑算法的学习方式。将算法按照学习方式分类可以让人们在建模和算法选择时，根据输入数据来选择最合适的算法，从而获得最好的结果。

在机器学习领域，有以下四种主要的学习方式。



监督式学习(Supervised Learning)
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人工智能、机器学习和深度学习的区别与联系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/LeapingWay/article/details/98471784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/LeapingWay/article/details/98471784</guid><author>LeapingWay</author><pubDate>Sun, 04 Aug 2019 17:20:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning），接下来就用一分钟来了解一下这三者之间的区别与联系。

先使用最简单的方法（同心圆）来可视化地展现出它们三者的关系。


▲三者关系示意图

如上图，人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其...]]></description><category></category></item></channel></rss>