Αποτελέσματα Αναζήτησης
聚类分析(cluster analysis)简称聚类(clustering)，它是数据挖掘领域最重要的研究分支之一，也是最为常见和最有潜力的发展方向之一。聚类分析是根据事物自身的特性对被聚类对象进行类别划分的统计分析方法，它的目的是根据某种相似度度量对数据集进行划分。
聚类分析法(Cluster Analysis)是研究“物以类聚”的一种现代统计分析方法，在众多的领域中，都需要采用聚类分析作分类研究. 最常用的两种聚类方法是层次聚类（hierarchical agglomerative clustering）和划分聚类 （partitioning clustering）。在层次聚类中，每一个观测值自成 ...
知乎，让每一次点击都充满意义 —— 欢迎来到知乎，发现问题背后的世界。
scaffold 其实是基因组组装时的概念。. 涉及到的相关概念如下：. reads：就是我们测序产生的短读序列，通常一代和三代的reads读长在几千到几万bp之间，二代的相对较短，平均是几十到几百bp。. scaffold: 是比contig还要长的序列，获得contig之后还需要构建paired-end或者 ...
6 Ιαν 2014 · 机器学习包括有监督学习(supervised learning)，无监督学习(unsupervised learning)，和半监督学习（semi-supervised learning）.
于是得到了 Fisher Information的第一条数学意义：就是用来估计MLE的方程的方差。. 它的直观表述就是，随着收集的数据越来越多，这个方差由于是一个Independent sum的形式，也就变的越来越大，也就象征着得到的信息越来越多。. 而且，如果log likelihood二阶可导，在 ...
31 Ιαν 2021 · 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
除此之外，我们还可以学习结构化的核函数，. \\k (x_i,x_j)=D (\frac { (x_i-x_j)^TA (x_i-x_j)} {\lambda}) 通过矩阵A可以调节各个特征的权重。. 当A是 x 的协方差矩阵的逆时，这相当于将特征标准化。. 先给个定义：核函数K（kernel function）就是指K (x, y) = <f (x), f (y)>，其中x和y ...
偏理论的只有一本， 大名鼎鼎的Matrix Analysis 2nd, Roger A. Horn写的，方方面面都包含了。 偏应用的可以看看Matrix Computation 4th, Golub 老爷子生前写的。 如果是找本工具书，那么首推张贤达的 矩阵分析与应用， references十分丰富，但是不适合当作教科书。
Principal Component Analysis 概率论与数理统计 博主没学过数理统计，最近看 paper 经常遇到，但是网上的讲解太专业看不懂，谁能通俗易懂的讲解一下，主成分分析作用是什么？
