matlab多元参数非线性回归模型代码阅读KDNuggets的注意事项在从[KDNuggets]（）阅读Blog时写了本笔记。在本简要说明中，它仅包含我感兴趣但并不足够熟悉的术语和主题。有关完整内容，请参阅原件。聚类：旨在“最大化类内相似度并最小化类间相似度”的无监督学习技术。matlab多元参数非线性回归模型代码-ReadingKDNuggets:机器学习，大数据两个关键部分：特征选择和期望最大化（EM）：基于距离的方法：k均值和k中值密度和基于网格的方法：基于矩阵分解的方法：用于表示为稀疏非负矩阵的数据-共聚。基于频谱的方法：使用定义的基础相似度矩阵基于图的方法：通过将相似度矩阵转换为网络结构来对数据进行聚类。大数据大数据的六个Vs：数量，速度，多样性，准确性，可变性和价值。机器学习机器学习：与如何构建随经验而自动改善的计算机程序有关的问题。关联：标识特定用户已选择的各个项目之间的关联。强化学习：与在给定情况下寻找合适的动作以最大程度地获得奖励有关的问题。深度学习......'