无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(三)(3)

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(三)(2)https://developer.aliyun.com/article/1522606 用 Python 实现的情感分析案例研究 到目前为止,我们已经讨论了许多关于 NLP 和文本数据的概念。在本节中,我们首先将探讨一个业务案例,然后在同一案例上开...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(三)(5)

8.7 流行的深度学习库 在过去的几章中,我们使用了许多库和包来实现解决方案。在行业中有很多用于深度学习的库。这些包加快了解决方案的构建,并减少了工作量,因为大部分繁重的工作都是由这些库完成的。 我们在这里讨论最流行的深度学习库: TensorFlow:Google 开发的 TensorFlow(T...

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无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(三)(4)

8.2 深度学习:是什么?它是做什么的? 近几年来,深度学习已经积累了很多动力。神经网络正在推动机器学习解决方案的边界。深度学习只是机器学习。深度学习是基于神经网络的。它利用了相似的概念,即利用历史数据,理解属性和收集的智能可以用于找到模式或预测未来,尽管深度学习比我们迄今为止涵盖的算法更复杂。 回...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(三)(2)

7.5.2 从文本数据集中提取特征 文本数据,就像任何其他数据源一样可能会混乱和嘈杂。我们在上一节中探讨了清理它的概念和技术。现在我们已经清理了数据,准备好使用。下一步是以算法可以理解的格式表示这些数据。我们知道我们的算法只能理解数字。文本数据在其最纯粹的形式下无法被算法理解。因此,一切都需要转换为...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(二)(4)

5.3 模糊聚类 到目前为止,我们已经涵盖了相当多的聚类算法。你是否想过为什么一个数据点只能属于一个聚类?为什么一个数据点不能属于多个聚类?看一下图 5-12。 图 5-12 左侧的图表示所有数据点。红点可以属于多个聚类。实际上,我们可以给每个点分配多个聚类。可以给一个点赋予属于特定聚类的概率分数。...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(二)(2)

4.5 等价类聚类和自底向上格遍历(ECLAT) 接下来我们会在这一节学习等价类聚类和自底向上格遍历算法,或者称之为 ECLAT,有人认为这个算法在速度和实现的方便性方面比 Apriori 更好。 ECLAT 使用深度优先搜索方法。这意味着 ECLAT 沿着数据集以纵向方式进行搜索。它从根节点开始。...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(二)(1)

第四章:关联规则 本章内容包括 关联规则学习 不同类型的关联规则算法 不同关联规则算法的实现 使用 SPADE 进行序列学习 案例研究 “关联的力量比美的力量更强大;因此关联的力量就是美的力量– 约翰·罗斯金” 恭喜你完成了本书的第一部分!你探索了无监督学习的基础知识以及 k-means 聚类、层次...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(二)(3)

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(二)(2)https://developer.aliyun.com/article/1522538 4.8 关联规则案例研究 关联规则挖掘是一个非常有用和强大的解决方案。我们将使用关联规则解决一个实际案例研究。 回想一下,在本章的开头,我们建议研究杂货店的模式...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(二)(5)

第六章:维度降低(高级) “生活很简单,但我们坚持把它变复杂了 - 孔子” 简单是一种美德,无论是在生活中还是在数据科学中都是如此。到目前为止,我们已经讨论了很多算法 - 其中一些足够简单,而另一些则有些复杂。在本书的第一部分,我们学习了更简单的聚类算法,在最后一章中,我们考察了高级聚类算法。同样,...

无监督学习与生成式人工智能(MEAP)(一)(3)

2.4.2 距离测量的链接标准 我们知道我们可以使用欧氏距离、曼哈顿距离或切比雪夫距离等距离度量标准来衡量两个观测之间的距离。同时,我们可以采用各种方法来定义该距离。根据这个输入标准,得到的聚类结果将不同。定义距离度量标准的各种方法包括: 最近邻或单链接使用不同聚类中两个最近点之间的距离。计算不同聚...

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