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[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结（K-Means、BIRCH、MeanShift）丨【百变AI秀】
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功能介绍
境。 图5 北京市1985年-2017年城镇化进度 支持多种经典机器学习分类算法，如K-Means、随机森林、正态贝叶斯、支持向量机、期望最大EM等，实现遥感影像快速分类 图6 基于K-Means算法的分类结果图 图7 基于正态贝叶斯的分类结果图 支持调用PIE-Engine AI平台的丰富深度学习模型进行实时解译
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【论文分享】基于布谷鸟优化K均值的WSN分簇路由算法
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欠拟合的解决方法有哪些？
神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中：随机森林的树数量，k-means中的cluster数，正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足，一味地增加数据，训练效果并不明显。
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物联网全栈成长计划第三阶段笔记—AI智慧选址
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浅谈无监督学习—聚类
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modelart跑代码仓的Kmeans算法时出现的错误
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混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法
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机器学习算法与Python实践之（六）二分k均值聚类
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《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》 —3.2.3 聚类问题
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SLIC
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【专题学习】基于Hadoop的云安全日志分析技术研究
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贪心科技机器学习训练营（十一）
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python高级在线题目训练-第二套·主观题
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【IoT美学】深度学习：IoT场景下的AI应用与开发—AI智慧选址
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