在K-Means聚类算法原理中，我们对K-Means的原理做了总结，本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类。重点讲述如何选择合适的k值。

【每日一语】【每日一语】在年轻的时候，在那些充满了阳光的长长的下午，我无所事事，也无所惧怕，只因为我知道，在我的生命里有一种永远的等待。挫折会来，也会过去，热泪会流下，也会收起。没有什么可以让我气馁，因为，我有着长长的一...

对于监督学习算法而言，数据决定了任务的上限，而算法只是在不断逼近这个上限。世界上最遥远的距离就是我们用同一个模型，但是却有不同的任务。但是数据标注是个耗时耗力的工作，下面介绍几个图像标注工具：...

AI芯片作为产业核心，也是技术要求和附加值最高的环节，在AI产业链中的产业价值和战略地位远远大于应用层创新。腾讯发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告显示，基础层的处理器/芯片企业数量来看，中国有14家，美国3...

决策树是最简单的机器学习算法，它易于实现，可解释性强，完全符合人类的直观思维，有着广泛的应用。决策树到底是什么？简单地讲，决策树是一棵二叉或多叉树（如果你对树的概念都不清楚，请先去学习数据结构课程），它对数据的属性进行判...

同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。...

在文本挖掘中，主题模型是比较特殊的一块，它的思想不同于我们常用的机器学习算法，因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法。本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。...

异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。...

博士毕业于电子科技大学，美国西北大学访问学者，现执教于河南工业大学。中国计算机协会（CCF）会员，CCF YOCSEF郑州2018—2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。主要研究方向为大数据、人工智能、技术哲学。...

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