第十六類

深擊|實體書店“進化論”

新浪科技 楊雪梅 過去人們常說:實體書店不行了。 確實對很多年輕人來說,讀書在忙碌的城市生活中變成了奢求,而相比較過去,大街上的傳統實體書店也在逐漸變少。 但是近幾年隨著樊登書店、言幾又等

NLP系列之文字分類

本篇部落格主要是記錄自然語言處理中的文字分類任務中常見的基礎模型的使用及分析。Github上 brightmart 大佬已經整理出很完整的一套文字分類任務的基礎模型及對應的模型程式碼實現。網上也有部分部落格將

賈躍亭的法拉第未來公佈V9概念車

網易科技訊4月5日訊息,據國外媒體報道,電動汽車製造商法拉第未來(Faraday Future)本週公佈了V9概念車,這是一款基於與FF 91相同平臺的MPV。相比於法拉第未來自行研發生產的FF91電動汽車,

拍下85.8萬平方米土地 許家印造車再提速

搜狐科技/黃陽 4月1日,恆大新能源汽車(廣東)有限公司拍下廣州南沙一塊土地,該地面積達85.8萬平方米,價格為8.47億。 此前許家印曾投資賈躍亭的法拉第未來,最後雙方不歡而散。在與賈

K 均值聚類

通過迭代方式尋找 K 個簇的一種劃分方案,使得聚類結果對應的代價函式最小。 1、缺點 需要人工預先確定初始 K 值,且該值和真實的資料未必吻合。 K 均值只能收斂到

聚類(Clustering)

1.無監督學習:簡介 聚類演算法:第一個無監督學習演算法(無標籤的資料) 什麼是無監督學習呢? 對比:監督學習問題指的是,我們有一系列標籤,然後用假設函式去擬合它,作為對比,在無監督學習中,我們的資

FF 出售洛杉磯總部,以維持運營

據The Verge 報道,最新財產檔案顯示,電動汽車初創公司法拉第未來(Faraday Future, FF)將洛杉磯總部出售,以籌集資金維持公司運營。 檔案顯示,紐約房地產企業 Atlas Ca

場景與問題如何區分

1、概念闡述 •場景:場景是做一件事情的背景,包括人物、時間和空間 •問題:問題是使用者的需求,引起使用者煩惱的衝突點 2、案例實踐 筆者以拼多多為例闡述場景與問題兩個概

機器學習與分類演算法

為了實現分類演算法,我們使用最經典的iris資料集。首先匯入對應的資料集,這裡假設已經進行了相關的資料預處理(清洗、去重、補全)以及正則化後。 之後將資料集拆分出訓練集和測試集,用於交叉驗證。

Consensus Clustering

Consensus Clustering(一致性聚類),無監督聚類方法,是一種常見的癌症亞型分類研究方法(如乳腺癌中的PAM50),可根據不同組學資料集將樣本區分成幾個亞型,從而發現新的疾病亞型或者對不同亞型

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