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系统聚类最新视觉报道_spss系统聚类结果分析(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-26

系统聚类

TF-IDF+余弦，简单推荐系统今天，我想和大家分享一个非常基础的推荐系统，它基于最基础的NLP技术——TF-IDF。这个系统的主要目的是通过匹配相似主题的文章来推荐内容。推荐系统的核心：TF-IDF和余弦相似度 𐟓Š 推荐系统通常基于多种方式，包括内容、用户行为等。今天，我们重点关注基于文章内容的推荐。例如，如果用户阅读了一篇关于“聚类”的文章，系统应该推送与之主题相似的文章。在实现这个推荐系统时，我们使用了余弦相似度来度量文本之间的相似性。余弦相似度的值在0到1之间，1表示完全匹配，0则表示不相关。在Python代码中，我们使用pandas来加载数据，通过TF-IDF Vectorizer将文章向量化，并计算余弦相似度。推荐文章的函数：recommend_articles 𐟓š 我们定义了一个名为recommend_articles的函数，它基于相似度来推荐文章。这个函数的核心是TF-IDF，它评估了词语的重要性。TF（词频）表示一个词在文档中出现的频率，而IDF（逆文档频率）则表示一个词的稀有程度。通过组合这两个指标，我们可以得到每个词的权重。总结 𐟓 余弦相似度在NLP中用于衡量文本的相似性。它通过测量两个向量之间的角度来代表文档的相似度。而TF-IDF则评估了词语的重要性，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率，它们的组合给出了词的权重。通过这两个技术的结合，我们可以创建一个简单的推荐系统，根据用户的行为和兴趣，推送相似主题的文章。希望这个分享对你有所帮助！

Stata实证分析全攻略，轻松搞定！𐟎‰ 不用担心不会Stata就完成不了实证部分，这里帮你搞定一切！𐟘Ž 𐟎‰ 数据查找、数据匹配、数据清洗 𐟎‰ 描述性统计、相关性分析 𐟎‰ 主成分分析、因子分析、聚类分析、多重共线性检验 𐟎‰ 豪斯曼检验、F检验 𐟎‰ DID平行趋势检验、稳健性检验 𐟎‰ 单位根ADF平稳性检验、格兰杰因果检验 𐟎‰ OLS最小二乘法、固定效应模型 𐟎‰ 随机效应模型、DID模型 𐟎‰ 动态面板（系统GMM模型、差分GMM模型） 𐟎‰ 门槛非线性回归、空间计量模型 𐟎‰ 异质性分析、调节效应/中介效应从数据预处理到模型选择，这里为你提供一站式的Stata实证分析服务，让你的研究更加专业和全面！𐟌Ÿ

𐟎“ Matlab技能大揭秘：能干啥？ 𐟤” 你是否好奇，掌握了Matlab之后，我们都能做些什么？ 𐟔젍atlab是科学计算、数据分析的得力助手。它能轻松解决线性代数、数值优化等问题，让你的研究更上一层楼！ 𐟓Š 数据分析？不在话下！Matlab提供强大的数据清洗、转换和统计分析功能，让你的数据变得井井有条。 𐟎ƒ𓥻𚧫‹数学模型或进行仿真？Matlab也是你的不二之选。控制系统模型、通信系统建模，它都能轻松搞定！ 𐟎蠥›𞥃和信号处理？Matlab同样不在话下。图像增强、滤波，音频信号分析，它都能帮你轻松实现。 𐟤– 机器学习和深度学习？Matlab也为你提供了丰富的工具箱。分类、回归、聚类，图像识别，它都能帮你轻松完成！ 𐟒𐠩‡‘融工程和风险管理？Matlab同样能帮你轻松搞定。资产组合优化、风险价值估计，让你的金融分析更加精准。 𐟚€ 总之，Matlab是一款功能强大的科学计算软件，无论你需要做什么，它都能为你提供强大的支持！快来学习Matlab吧！

𐟤–如何实现智能客服系统？ 𐟤”你是否在寻找如何实现企业智能客服系统的方法？ 𐟒ᤸ€个有趣的话题是如何利用大语言模型来打造这样的系统。虽然ChatGPT等模型能理解问题，但它们缺乏企业专有数据，这时就需要一个智能客服系统来助力。 𐟌Ÿ【AI智能客服初探】 1️⃣【预判模块】𐟔𝓧”覈𗥯𛦱‚客服帮助时，系统能通过订单状态、交易信息等预判用户的问题，提供更精准的服务。 2️⃣【机器人交互】𐟤– 机器人交互的核心在于提供满意的点击率、低的不满意率和高的转人工率，通过标准问答式与用户互动。 𐟓【标准问答式】𐟓 包括闲聊和问答两种类型。闲聊用于润滑人机对话，问答则直接回答用户的问题。 𐟔问题理解：利用NLP技术理解用户的自然语言，并聚类提炼标准问题和拓展问题。 𐟓–答案供给：根据用户的问题和相似问题，从知识库或知识图谱中匹配相应的答案。 ✨【智能客服设计流程】✨ 1️⃣搭建意图体系：处理原始数据，提取高频问题。 2️⃣模型训练：通过算法将用户问题与意图体系匹配。 3️⃣搭建知识库：设计“问候语+问题名称+问题答案”的知识库。 4️⃣搭建知识图谱：解决实体、属性、关系等查询问题。 𐟚€通过这些步骤，我们可以实现一个基于RAG的智能客服系统，为用户提供更高效、更精准的服务体验！𐟚€

智能等价关系：超越数学等价的广阔应用等价关系是一种将元素划分为等价类的方式，每个等价类包含具有相同性质或属性的元素。例如，学生可以按照年级进行分类，每个年级的学生具有相同的年级属性。等价关系在数学、逻辑学、计算机科学等领域有广泛的应用，如在集合的划分、等价分区、等价类的表示等问题中起到重要作用。在智能领域中，等价关系的定义和表示方式更加复杂，涉及更广泛的关系和语义。例如，在自然语言处理中，等价关系可以用于词义消歧和句子相似度计算。通过判断两个词是否在语义上等价，可以确定其在上下文中的真实含义。在图像处理和计算机视觉中，等价关系可以用于图像匹配和目标识别。通过比较两幅图像的特征、形状和结构等方面的相似性，可以确定它们是否等价或具有相同的特征。在机器学习和模式识别中，等价关系也被广泛应用。例如，通过将数据样本分为不同的等价类，可以进行模式分类、聚类分析等任务，并从中推断出模式和规律。智能中的等价关系常常超越了集合论中的二元关系，涉及不同层面或领域的关系，用于描述和处理更复杂的语义和关联。这种等价关系的应用范围更广泛，可以为智能系统的设计和应用提供更丰富的功能和能力。在智能系统中，等价关系可以根据具体问题的需求打破数学等价关系中的自反性、对称性和传递性，以更好地适应智能任务的要求。例如，在图像分类和图像生成任务中，模型M1在任务A上经过训练可以实现很高的分类准确率，而模型M2在任务B上能够生成逼真的图像。根据传统的等价关系理论，如果任务A和任务B之间存在等价关系，那么模型M1和模型M2也应该在两个任务上表现出相似的性能。然而，在实际应用中，这种等价关系并不总是成立。因此，需要根据任务的特点和所需的技能来选择适当的模型和方法，而不能简单地依赖于单一的优势领域。打破自反性：在智能中，等价关系中的自反性并不总是成立。对于不同类型的任务，我们需要考虑任务的特点和所需的技能，根据具体情况训练和评估模型。打破等价关系中的自反性意味着我们需要根据任务的要求来选择适当的模型和方法，而不能简单地依赖于单一的优势领域。例如，假设我们有两个任务：任务A是图像分类，任务B是图像生成。现在我们有一个模型M1，在任务A上经过训练可以实现很高的分类准确率。我们还有另一个模型M2，在任务B上也能够生成逼真的图像。根据传统的等价关系理论，如果任务A和任务B之间存在等价关系，那么模型M1和模型M2也应该在两个任务上表现出相似的性能。然而，在实际应用中，这种等价关系并不总是成立。因此，需要根据任务的特点和所需的技能来选择适当的模型和方法，而不能简单地依赖于单一的优势领域。

荣耀yal-al00 𐟌Ÿ 荣耀20和荣耀20 Pro的用户们，好消息来啦！从今天开始，参加过鸿蒙系统内测的用户可以抢先体验鸿蒙系统2.0.0.210版本啦！𐟎‰ 𐟓㠦›𔦖𐩡𛧟导š 1️⃣ 目前首批内测用户有2000名，后续用户将陆续更新。 2️⃣ 在更新210版本前，需要先升级到165版本。 𐟓𑠩€‚配机型：荣耀20（型号：YAL-AL00和YAL-TL00）荣耀20 Pro（型号：YAL-AL10） 𐟓Š 更新亮点： 1️⃣ 新增场景化服务组合，通过屏幕左或右下角边缘上滑进入服务中心，在“发现”页可以找到。 2️⃣ 新增人像聚类万能卡片，上滑图库应用图标，将服务卡片添加至桌面，可轮播所选人物的照片。 3️⃣ 新增小艺输入法快捷下载图标，点击可直接下载使用。 4️⃣ 优化触控、音量等基础体验，新增桌面图标放大功能。 𐟔砨ᥤ𘁥Œ…patch01更新点：优化了部分场景状态栏地理位置图标显示。 ⚠️ 升级前注意事项： 1️⃣ 更新不会清除数据，但建议备份一下。 2️⃣ 升级后系统有自优化适配过程，期间手机会有发热、耗电快、卡顿、充电慢等现象。正常使用几天后就会恢复正常。 3️⃣ 更新完成后，将手机灭屏充电两小时以上再重启手机（最好是灭屏充电一晚上再重启）。 4️⃣ 如果不适应鸿蒙系统，可使用电脑下载华为手机助手退回至MagicUI4.0。回退会清除所有数据，提前备份（部分政企定制版由于特殊性不支持回退，谨慎升级）。 𐟌Ÿ 好了，内测入选的小红薯们可以去尝鲜了！𐟎‰

AI导游ITINERA，一键规划路线！嘿，朋友们！最近有没有计划去上海玩？如果是的话，那你一定要了解一下这个超酷的AI私人导游——ITINERA系统。这个系统可是由香港大学和麻省理工学院联合研发的，2024年7月23日正式发布。它通过大型语言模型（LLMs）和空间路径优化，实现了真正意义上的个性化Citywalk规划。想象一下，你只需要输入“请为我规划一条以静安寺为终点，包含‘外滩’的Citywalk路线”，ITINERA就能迅速生成一条包含多个精选地点的行程，并且还会提供详尽的介绍文本。是不是很方便？ ITINERA的核心优势 𐟌Ÿ 动态信息：实时更新兴趣点（POI）和当前热门活动。个性定制：优先考虑用户的个人喜好，而不是仅仅依赖热门景点。多样约束：灵活应对多样化和复杂的用户需求。空间智能：融合空间优化算法，确保行程的合理性和高效性。工作原理 𐟚€ 用户请求解析：ITINERA将用户请求分解为多个独立的子请求。兴趣点（POI）检索：根据用户偏好，从用户自有的POI数据库中检索候选POI。空间聚类与优化：通过空间聚类算法和层次化的旅行商问题（TSP）求解器，优化POI的访问顺序。行程生成：利用大型语言模型生成最终的旅行计划，同时考虑时间可用性和实用性。论文链接 𐟓„ 如果你对这个系统感兴趣，可以看看这篇论文：总之，ITINERA系统真的是为那些喜欢个性化旅行计划的人量身定做的。无论你是想探索上海的静安寺、外滩，还是其他任何地方，这个AI私人导游都能帮你一键搞定！赶紧试试吧！

AI产品经理必备的6大核心技能 1. 𐟤– 理解AI应用场景要能够准确判断何时使用Machine Learning或GenAI。例如，GenAI的应用需要结合进阶自动化和GenAI能力，解决用户或企业的重复性高、影响大的痛点。 𐟌 掌握云计算和数据基础 AI需要大数据支持，因此需要了解大数据和云计算的基本知识。熟悉数据传输、加密方法和常用工具，如Kafka、Dask、Pandas和Kubernetes，有助于更高效地与团队沟通。 𐟌 了解AI生态系统熟悉不同的AI服务提供商，如Azure、Google、OpenAI和Anthropic，以及他们的价值主张。 𐟧 掌握AI算法和工具的优劣 GenAI：RAG (Retrieval-Augmented Generation)、LLM、Transformer等。 Predictive ML：回归、聚类、监督学习与无监督学习、数据清洗、偏见测试、精确度和召回率等。 𐟔 了解AI治理和偏见 AI和大数据的应用容易产生偏见和误差，因此需要了解如何监管偏见、设置KPI，以及如何提高AI产品的可观测性。 𐟒젦𒟩€š、决策、创造力和领导力 AI产品经理最终还是产品经理，需要具备沟通、决策、创造力和领导力等经典PM技能。即使掌握了其他技能，如果缺乏这些核心能力，也很难胜任这份工作。

86篇顶会论文精选，机器学习必读指南！ 𐟓š 这本书专为那些希望从理论和实践角度深入理解机器学习基础的学生而设计。 𐟓ˆ 选择本书中的主题时，我们遵循一个标准：即某种方法的实用价值是否对具有工程学和其他数量领域典型数学背景的学生有合理的理论阐述。因此，这本书不仅包含实用的技术，而且以研究生和高级本科生都能轻松理解的数学语言呈现它们。 𐟓– 教材涵盖了多个主题，包括最近邻居、线性模型、决策树、集成学习、模型评估和选择、降维、组装各种学习阶段、聚类和深度学习。此外，还介绍了数据科学和机器学习的基础Python包，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、XGBoost和Keras（基于TensorFlow后端）。鉴于Python在机器学习中的主导地位，本书通过Python实现来补充每种技术的理论介绍。 𐟔砦œ줹槚„系统结构，以及提供的许多示例和练习，将帮助读者更好地掌握内容，并具备日常机器学习应用所需的实践技能。

𐟓š 机器学习入门指南：从零开始到实战！ 𐟌𑠦Ž⧴⦜𚥙襭椹的奥秘，从这本经典的《机器学习第七版》开始。这本书不仅涵盖了机器学习的基础知识，还深入介绍了各种经典算法，帮助你从零开始建立扎实的知识体系。 𐟓– 书中详细讲解了24个机器学习话题，包括回归、分类、降维和聚类四大类算法。从简单的线性回归到复杂的支持向量机，再到决策树和核技巧，这本书为你提供了全面的指导。 𐟔 通过适度的数学推导和扩展阅读，你可以深入了解这些算法背后的数学原理。无论你是机器学习的新手还是有一定基础的开发者，这本书都能帮助你更好地理解和应用这些技术。 𐟌Ÿ 这本书是“鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习”丛书的一部分，旨在帮助读者建立起坚实的机器学习知识体系。通过系统的学习和实践，你将能够掌握机器学习的核心概念和技巧，为未来的项目和研究打下坚实的基础。

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