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【论文阅读】Causal Imitative Model for Autonomous Driving
Sensor/组织: EPFL Sharif University of Technology Status: Finished Summary: 看看框架图就行。高效缓解因果混淆问题，将因果作为学习输出前一层进行判断 Type: arXiv Year: 2021 参考与前言 主页： Causal Imitative Model for Autonomous Driving arxiv地址： Causal Imitative解读顶会CIKM'21 Historical Inertia论文
摘要：本文(Historical Inertia: An Ignored but Powerful Baseline for Long Sequence Time-series Forecasting)是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM’21的短文，该文章提出了一种针对长时间序列的baseline。 本文分享自华为云社区《CIKM'21 His16、laravel8 + inertia + vue3
辅助脚手架系统：https://jetstream.laravel.com/2.x/introduction.html inertia：https://inertiajs.com/ 1、安装新项目 laravel new project 1.1、更改中文模式 1.2、配置数据库信息 2、安装脚手架系统 cd project composer require laravel/jetstream聚类时的轮廓系数评价和inertia_
在进行聚类分析时，机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练，然而，根据不同的问题，需要寻找不同的超参数，即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=20) 其中方法一：clf.inertia_是一种聚类评估指标，我常见有人用这个。说一下他的缺机器学习K-Means
1.K-Means聚类算法属于无监督学习算法。 2.原理：先随机选择K个质心，根据样本到质心的距离将样本分配到最近的簇中，然后根据簇中的样本更新质心，再次计算距离重新分配簇，直到质心不再发生变化，迭代结束。 3.簇内平方和Inertia：采用欧几里得距离，则一个簇中所有样本点到质心的距离的平方和。sklearn KMeans聚类算法（总结）
基本原理 Kmeans是无监督学习的代表，没有所谓的Y。主要目的是分类，分类的依据就是样本之间的距离。比如要分为K类。步骤是： 随机选取K个点。 计算每个点到K个质心的距离，分成K个簇。 计算K个簇样本的平均值作新的质心 循环2、3 位置不变，距离完成 距离 Kmeans的基本原理是计算距离。一机器学习—聚类(Clustering)
K均值算法(K-means algorithm) 用μ1,μ2,…,μk 来表示聚类中心 用c(i)(i=1,…m)来存储与第 i 个样本数据x(i)最近的聚类中心的索引 先随机初始化聚类中心 算法的两个重要循环： 第一个for循环，计算每个样本数据x(i)距离哪一个聚类中心近，即：对于每个样本数据x(i) ，计算其应该