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把一堆資料根據某些特徵（例如距離），將相似的資料聚集在一起，就是在做分群！其目的是為了讓群內差異變小，而群間差異變大，使得資料能夠去降維～群集分析的方法有很多種，讓我們一一來介紹吧！

今天就帶大家來認識一下箱型圖（盒鬚圖），箱型圖所包含的元素較多，使用起來略微有些複雜。本文就詳細地解讀一下箱型圖的各種元素、以及如何分析、如何製作。

文章浏览阅读2.4w次，点赞13次，收藏54次。本文详细介绍了箱型图的基本概念及其在数据描述中的作用，包括如何通过五数概括法来绘制箱型图，以及如何识别数据中的异常值。通过实际例子展示了箱型图在数据清洗和比较样本分布方面的优势。

本次想要與各位探討一下正規化(Normalization)為什麼能夠提升機器學習的成效

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[1] GCN提取特征的方式不是spatial的，而是spectral的，基于spectral graph theory来实现图上的卷积操作。Spectral graph theory是借助图的拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质。本文就是介绍什么是拉普拉斯矩阵、拉普拉斯算子，以及它们之间的关系。 1. 拉普拉斯矩阵给定图$G=(V,E)$， 定义$D$是顶点的度矩阵（对角阵），对角线上

前言 2022年底，ChatGPT橫空出世，為整個世界帶來又一次的AI熱潮，短短幾個月間，各式各樣的嘗試與應用隨之出現。Open AI 這次投下的震撼彈，也逼著其他科技巨頭們紛紛跟著出牌，一時間整個AI界百花齊放，不只是LLM (Large Language Model，大型語言模型)的各種花式應用，其他 AIGC (AI Generated Content)的模型與討論也跟著大量出現。 隨著大量對LLM的嘗試與體驗後，人們開始日漸理解LLM生成的品質與限制。大家開始思考，如果想將LLM應用在自己的商業情境中，該怎麼實現讓LLM "依照指定或有限範圍中的資料或知識"來回答呢? 於是，向量資料庫就在這樣的背景下迎來崛起，跟著成為熱門的討論話題，就讓我們來看看LLM接上向量資料庫這個"外接的大腦"到底是怎麼一回事吧! 本篇文章包含三個段落，主要想帶大家理解向量嵌入的基本概念: * Embedding是模型理解世界的方式 * 簡單理解Embedding的概念 * 為什麼需要使用Embedding? 它解決了什麼問題? Vector Embedding 向量嵌入 在談語言模

在 AI 常聽到 Embedding，但到底是什麼？淺顯易懂的解釋：跟學生小團體以及新創夥伴一樣！這是什麼意思呢？

最近在学习Embedding相关的知识的时候看到了一篇关于图嵌入的综述，觉得写的不错便把文章中的一部分翻译了出来。因自身水平有限，文中难免存在一些纰漏，欢迎发现的知友在评论区中指正。目录 一、图嵌入概述 二、…

图神经网络（GNN）是处理图结构数据的深度学习模型，源于CNN与图嵌入技术，克服传统NN无法处理无序节点问题。GNN包括GCN、GraphSAGE、GAT等，应用于物理建模、分子分析等领域，调优技巧多样，工程实现成熟。

在上一篇文章中介绍了GCN 浅梦：【Graph Neural Network】GCN: 算法原理，实现和应用GCN是一种在图中结合拓扑结构和顶点属性信息学习顶点的embedding表示的方法。然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedd…

在資料分析過程中，透過衡量變數之間的線性或非線性關係，能有效探索數據集，篩選出重要特徵，並進行預測建模。本文介紹瞭如何理解數據、使用相關矩陣找出變數關聯性，以及利用互資訊評估變數之間的依賴程度，幫助資料科學家在建模過程中選擇適當的變數，提升模型效果。

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