层次聚类法
收录了 层次聚类法 频道下的 50 篇内容
在 FIFA 20 将技能相似球员进行分组（2）：层次聚类
在本教程中，我们将使用层次聚类（hierarchical clustering）对 FIFA20 球员进行分组。
浅析时间序列用户生命周期的聚类方法
本文只是简单介绍了在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路，期间很多方法可能还是尝试和实验阶段。由于时间的原因，可能还有很多细节方面考虑不是很周到，DTW算法比较可靠。目前我们还在通过其他一些对他的优化方法提升速度，后续会继续对电子商务用户生命周期时间序列的挖掘方法进行研究和提升，欢迎交流讨论。
基于聚类算法的话术挖掘技术及在营销服场景的落地应用
聚类是数据挖掘中的一个概念，是按照某个特定标准（如距离）把一个数据集分割成为不同的类或者簇，使得同一个类内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个类内的数据对象的差异性也尽可能得大。即聚类后的同一类数据尽可能聚集到一起，不同类的数据尽量分
大规模 SNS 中兴趣圈子的自动挖掘
随着国外的facebook、twitter以及国内的人人、新浪微博等SNS及内容分享平台的逐步流行，如何从上亿的海量用户中自动挖掘兴趣圈子成为了一个有趣也非常必要的工作。本文讲述了在SNS平台下，如何对海量数据自动进行兴趣圈子挖掘。
创造程序的“白衣天使”（下）
我们综合利用了概率统计、非监督学习和监督学习的方法解决问题，在尽量减少训练数据的前提下取得了良好的效果。
学习机器学习之如何根据需求选择一种算法
随着机器学习的进一步火热，越来越多的算法已经可以用在许多任务的执行上，并且表现出色。 但是动手之前到底哪个算法可以解决我们特定的实际问题并且运行效果良好，这个答案很多新手是不知道的。如果你处理问题时间可以很长，你可以逐个调研并且尝试它们，反之则要在最短的时间内解决技术调研任务。 Michael Beyeler的一篇文章告诉我们整个技术选型过程，一步接着一步，依靠已知的技术，从模型选择到超参数调整。
数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法：决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘。图算法，搜索算法等
18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学。目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分
听见用户的声音，爱奇艺全渠道用户反馈分析的探索与实践
随着互联网用户增长拐点的到来，竞争态势更多转变为博弈存量用户，做到极致的用户体验就成为其中关键。
腾讯信息流热点挖掘技术实践
本次分享主要介绍腾讯在热点挖掘方面的工作。基于搜索数据和自媒体文章，通过时序分析方法和内容聚类相结合的方法挖掘热点，并将热点聚类成事件和话题。
微信扫物上线，全面揭秘扫一扫背后的识物技术！
本文介绍微信扫物的发展。
快速了解日志概貌，详细解读 13 种日志模式解析算法
本技术黑板报中，我们将围绕三个问题来详细讲解日志模式解析：日志模式解析是什么，为什么要做日志模式解析，如何实现日志模式解析。
强化学习：如何处理大规模离散动作空间
本文介绍两篇解决强化学习中大规模离散动作空间的论文。
让机器读懂视频：亿级淘宝视频背后的多模态 AI 算法揭秘（二）
商品模态是淘宝视频区别于站外视频的标志
Google 图嵌入工业界最新大招，高效解决训练大规模深度图卷积神经网络问题
工业界现有的推荐系统都需要从一个超大规模的候选集中拉取item进行打分排序。
基于 NLP 的智能问答推荐系统
本文研究了一种基于自然语言理解的客服QA推荐系统，该系统目前已应用在百度云客服团队，在提升百度云用户体验、减轻客服压力等方面取得了不错的成效。
利用机器学习实现客户细分：提升市场营销效果的技术策略
客户细分是一项关键的市场营销策略，可以帮助企业更好地了解其目标受众，个性化定制产品和服务，提高市场营销效果。本文将介绍如何利用机器学习算法实现客户细分，包括数据准备、特征工程、算法选择、模型训练和评估等关键步骤。通过优化客户细分，企业可以更
基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用
本文整理自阿里云计算平台算法专家张颖莹，在 Flink Forward Asia 2022 AI 特征工程专场的分享。
基于 LSTM 模型的广告库存预估算法
爱奇艺广告算法团队结合广告业务特点，提出基于LSTM（Long short-term memory，长短期记忆）模型的广告库存预估深度学习算法。
【算法岗必看系列】机器学习高频面试题
时光荏苒，白驹过隙，又是一年招聘季。楼主是去年毕业的应届生，现在准备整理下自己当时搜集的一些高频面试题，分享给同学们。题目范围主要是机器学习以及深度学习相关的，都比较基础，但是非常经典，很多都在实际面试过程中碰到过。
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