公司新闻_新闻中心_江苏新智联信息技术有限公司

首页 >> 新闻中心 >>公司新闻

新闻中心

行业动态

公司新闻

人工智能和机器学习中使用的聚类算法的一些示例。

K-均值聚类k 均值聚类是一种无监督学习算法，它采用具有某些特征和与这些特征相关的值的数据集，并将数据点分组到多个集群中。“K”代表您尝试将数据点分类到的簇数。K-means 聚类拥有许多可行的用例，包括文档分类、保险欺诈检测和通话详细记录分析。均值偏移聚类均值偏移聚类是一种简单、灵活的聚类技术，通过将点移向数据点密度最高的区域（称为模式），将数据点分配到聚类中。在此设置中如何定义集群取决于多种因素，例如距离、密度和分布。它也被称为“模式搜索算法”。均值漂移聚类在图像处理、计算机视觉、客户细分和欺诈检测等领域
人工智能和机器学习中使用的回归算法的一些示例。

线性回归线性回归是一种在统计学和社会科学中都使用的算法，用于定义因变量和自变量之间的线性关系。这种算法的目标是用给定的数据点确定一条可能的趋势线。在确定广告支出如何影响收入时，企业通常会使用线性回归。泊松回归泊松回归是一种回归，其中始终假设预测变量服从泊松分布。泊松分布是一种概率函数，可以帮助确定给定数量的事件在特定的固定时间段内发生的概率。例如，您可以使用泊松回归来确定一个高中生班级在 24 小时内解决魔方的可能性有多大。或者，您可以根据餐厅一周内服务的平均用餐人数来预测餐厅在特定日期接待更多顾客

人工智能和机器学习中使用的聚类算法的一些示例。

人工智能和机器学习中使用的回归算法的一些示例。

首页

产品案例

项目介绍

关于我们

联系我们

荣誉资质

新闻中心