原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。

对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法...

机器学习狭义上是指代统计机器学习，如图 1 所示，统计学习根据任务类型可以分为监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习等。

这意味着分类器在42个案例中正确地预测了为男性，并错误地预测了8个男性案例为女性。它正确地预测了32例女性，18例被错误地预测为男性而不是女性。...

摘要 1.引言 2.相关工作 3.The GloVe Model 4.实验 4.1评估方法 4.2语料库和训练细节

【导读】无监督学习是推断描述“未标记”数据的分布与关系的机器学习任务，即给予学习算法的示例是未被标记的，因此没有直接的方法来评估算法产生的准确性。无监督学习根据应用任务的不同的算法也不尽相同，最常用应用的是...

还有一个算法在这次的课程中没有提到，就是kmeans++，它与上面的kmeans不同的是，选择中心点是首先随机选择一个，然后选择一个离当前最远的作为下一个中心点.......

主要包括：K-means、DBSCAN、Density Peaks聚类（局部密度聚类）、层次聚类、谱聚类。

很高兴知道Data Science的应用超越了商业场景和企业盈利的目的。最近我有幸承担了全国安全社区网络的一项非盈利项目，使我能够亲身体验应用机器学习的方法来服务我们的社区。纽约州约翰杰伊刑事司法学院的研究部门分享...

本文简要介绍了多种无监督学习算法的 Python 实现，包括 K 均值聚类、层次聚类、t-SNE 聚类、DBSCAN 聚类。