分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测 主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。...

本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点：聚类和降维。本文中首先介绍的是聚类中的K均值算法，包含：

重复上述的步骤：簇分配和移动聚类中心，直到颜色的点不再改变，具体算法过程如下各图所示：

K-Means算法在无监督学习，尤其是聚类算法中是最为基础和重要的一个算法。它实现起来非常简单。聚类效果也很不错的，因此应用非常广泛。

根据现有的文献进行总结，工业IDS的检测方法主要有2种：变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。

可以分为监督学习（Supervised Learning），无监督学习（Unsupervised Learning）、半监督学习（Semi-supervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）四大类。

数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数...

在之前的一篇博客《大数据【企业级360°全方位用户画像】之RFM模型和KMeans聚类算法》中，博主为大家带来了KMeans聚类算法的介绍。并在之后，基于不同的模型开发标签，例如RFM,RFE,PSM，都使用到了KMeans算法。...

前面已经陆续分享了几篇关于机器学习的博客，相信刚接触这个领域的朋友们肯定是比较感兴趣的，那么本篇博客让博主为大家介绍一些关于机器学习常见的面试题吧~...

在前面的几篇博客中，博主不仅为大家介绍了匹配型标签和统计型标签的开发流程，还为大家科普了关于机器学习的一些"干货"，包括但不限于KMeans算法等…本篇博客，我们将正式开发一个基于RFM模型的挖掘型标...