摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI。实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就是将一些具有相同
摘要：在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》，作者：HWCloudAI。实验目标掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析；掌握如何使用pandas载入、查阅数据；掌握如何调节K-means算法的参数，来控制不同的聚类中心。案例内容介绍在本案例中，我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据，把客户分成不同的群体，供营销团队参考并相应地制定营销策略。俗话说，“物以类聚，人以群分”，聚类算法其实就是将一些具有相同
引子在使用events_statements_current的过程中发现，同一线程在同一时刻，可能有多条记录，与直观感觉不太一样，于是跟踪了一下内部实现，有了本文。STATEMENTSTACK的定义STATEMENTSTACK是events_statements_current表被后用于存储当前会话执行语句堆栈的数据结构。在MySQL8中，相关定义如下：/**Maxsizeofthestatementsstack.*/uintstatement_stack_max;/**nestedstatementlost*/uintnested_statement_lost;structPFS_ALIGN
引子在使用events_statements_current的过程中发现，同一线程在同一时刻，可能有多条记录，与直观感觉不太一样，于是跟踪了一下内部实现，有了本文。STATEMENTSTACK的定义STATEMENTSTACK是events_statements_current表被后用于存储当前会话执行语句堆栈的数据结构。在MySQL8中，相关定义如下：/**Maxsizeofthestatementsstack.*/uintstatement_stack_max;/**nestedstatementlost*/uintnested_statement_lost;structPFS_ALIGN
一、概述 当前人工智能技术实现的一种主要手段是机器学习，而机器学习能够解决的问题主要有三种：分类、聚类、回归，有监督的是分类，无监督的是聚类。所谓聚类，就是以一定的方法将一堆样本依它们本身的数据特性划分成不同的簇类，以达成不同的技术目的，k-means就是这样一种基础聚类算法。二、算法原理 对给定的样本集，k-means基于迭代的思想，由聚集中心点划定簇集，簇集反过来确定新的聚集中心点，周而复始，最终获得最佳划分的簇集。k-means中的k即想要划定的簇数，它是一个超参数，需由人工事先指定。样本的簇集划归由它与各个聚集中心点的距离来确定，划归到距离最近的那一个，其中距离的计算一般采用欧氏距
一、概述 当前人工智能技术实现的一种主要手段是机器学习，而机器学习能够解决的问题主要有三种：分类、聚类、回归，有监督的是分类，无监督的是聚类。所谓聚类，就是以一定的方法将一堆样本依它们本身的数据特性划分成不同的簇类，以达成不同的技术目的，k-means就是这样一种基础聚类算法。二、算法原理 对给定的样本集，k-means基于迭代的思想，由聚集中心点划定簇集，簇集反过来确定新的聚集中心点，周而复始，最终获得最佳划分的簇集。k-means中的k即想要划定的簇数，它是一个超参数，需由人工事先指定。样本的簇集划归由它与各个聚集中心点的距离来确定，划归到距离最近的那一个，其中距离的计算一般采用欧氏距
这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督，文本对抗，文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上，最大化模型的泛化能力，让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过DataAugmentation，不熟悉的童鞋看过来中文NER的那些事儿4.数据增强在NER的尝试。样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性，另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力。这一章我们来聊聊半监督方案中的一致性正则～一致性正则～一个好的分类器应该对相似的样本点给出一致的预测，于是在训练中通过约束样本和注入噪声
这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督，文本对抗，文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上，最大化模型的泛化能力，让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过DataAugmentation，不熟悉的童鞋看过来中文NER的那些事儿4.数据增强在NER的尝试。样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性，另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力。这一章我们来聊聊半监督方案中的一致性正则～一致性正则～一个好的分类器应该对相似的样本点给出一致的预测，于是在训练中通过约束样本和注入噪声
摘要：在以“政企深度用云，释放数字生产力”为主题的华为云Stack战略暨新品发布会上，华为云提出深度用云三大关键举措，并发布华为云Stack8.2版本，以智能进化推动创造行业新价值。本文分享自华为云社区《【华为云Stack】【大架光临】华为云Stack新版发布第1期|构筑行业云底座，共创行业新价值》，作者：大架光临。随着数字化进程的不断深入，政企客户也将进入深度用云的新阶段，面向未来的跨越有两个核心要素：一是以云原生的思维践行云原生，传统的企业架构要快速实现应用现代化。首先，通过低代码、零代码的组装式交付，让应用的使用者也可以参与到应用开发中，实现“全民开发”，加速业务创新与孵化；其次，开发模
摘要：在以“政企深度用云，释放数字生产力”为主题的华为云Stack战略暨新品发布会上，华为云提出深度用云三大关键举措，并发布华为云Stack8.2版本，以智能进化推动创造行业新价值。本文分享自华为云社区《【华为云Stack】【大架光临】华为云Stack新版发布第1期|构筑行业云底座，共创行业新价值》，作者：大架光临。随着数字化进程的不断深入，政企客户也将进入深度用云的新阶段，面向未来的跨越有两个核心要素：一是以云原生的思维践行云原生，传统的企业架构要快速实现应用现代化。首先，通过低代码、零代码的组装式交付，让应用的使用者也可以参与到应用开发中，实现“全民开发”，加速业务创新与孵化；其次，开发模
