三、无监督学习 聚类 K 均值聚类 层次聚类 降维 主成分分析（PCA） 奇异值分解（SVD） 请继续！ 实践材料和扩展阅读 3a K-Means 聚类 3b SVD 三、无监督学习 原文：Machine Learning for Humans, Part 3: Unsupervised Learning 作者：Vishal...

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5.5. 无监督降维 5.5. 无监督降维 5.5.1. PCA: 主成份分析 5.5.2. 随机投影 5.5.3. 特征聚集 5.5. 无监督降维 5.5. 无监督降维 校验者: @程威 翻译者: @十四号 如果你的特征数量很多, 在监督步骤之前, 可以通过无监督的步骤来减少特征. 很多的 无监督学习 方法实现了一个名为 tran...

2. 无监督学习 2. 无监督学习 2.1 高斯混合模型 2.1.1 高斯混合 2.1.1.1 优缺点 2.1.1.1.1 优点 2.1.1.1.2 缺点 2.1.1.2 选择经典高斯混合模型中分量的个数 2.1.1.3 估计算法期望最大化（EM） 2.1.2 变分贝叶斯高斯混合 2.1.2.1 估计算法: 变分推断（var...

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为什么选择无埋点？ 1、 全面兼容手动埋点功能，基础性能更佳 2、 诸多无埋点独占功能，分析更加强大 3、更多资源、更快的优化与迭代速度 为什么选择无埋点？ 1、 全面兼容手动埋点功能，基础性能更佳 无埋点技术是手动埋点的升级，因此从技术层面就决定了无埋点可以支持手动埋点的所有统计功能。包括但不限于：基础PV/UV类指标的统计，版本、终...