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聚類算法是機器學習中的一種無監督學習算法，它在數據科學領域應用場景很廣泛，比如基於用戶購買行為、興趣等來構建推薦系統。 核心思想可以理解為，在給定的數據集中（數據集中的每個元素有可被觀察的n個屬性），使用聚類算法將數據集划分為k個子集，並且要求每個子集內部的元素之間的差異度盡可能低，而不同子集 ...

YOLOV3 YOLO3主要的改進有：調整了網絡結構；利用多尺度特征進行對象檢測；對象分類用Logistic取代了softmax。 新的網絡結構Darknet -53 darknet-53借用了resnet的思想，在網絡中加入了殘差模塊，這樣有利於解決深層次網絡的梯度問題，每個殘差模塊 ...

YOLO系列算法是當前目標檢測領域的當紅算法，是一階段目標檢測算法的經典代表，正如其名稱“You Only Look Once”所述，其只需要一趟完整的過程即可完成目標的識別和位置定位，能夠近乎實時得完成目標檢測任務 ...

最近在網上查看用MapReduce實現的Kmeans算法，例子是不錯，http://blog.csdn.net/jshayzf/article/details/22739063 但注釋太少了，而且參數太多，如果新手學習的話不太好理解。所以自己按照個人的理解寫了一個簡單的例子並添加了詳細的注釋 ...

一、聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統計分析方法，同時也是數據挖掘的一個重要算法。 聚類（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）組成的，通常，模式是一個度量（Measurement）的向量，或者是 多維空間中的一個點。 聚類分析以相似性 ...

KNN K-Means 目的是為了確定一個點的分類 目的是為了將一系列點集分成k類 KNN是分類算法 K-Means是聚類算法 監督學習，分類目標事先 ...

參考博客： 聚類kmeans算法在yolov3中的應用 https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10937717.html 這篇博客寫得非常詳細，也貼出了github代碼：https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob ...