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使用所有这些，我们将计算精度和召回率。

K均值聚类

K均值聚类是最流行和广泛使用的无监督学习模型。它也称为群集，因为它通过群集数据来工作。与监督学习模型不同，非监督模型不使用标记数据。

该算法的目的不是预测任何标签。而是更好地了解数据集并对其进行标记。

在k均值聚类中，我们将数据集聚类为不同的组。
 

精确度，召回率

如何处理机器学习中偏斜的数据集

用偏斜的数据集开发有效的机器学习算法可能很棘手。例如，数据集涉及银行中的欺诈活动或癌症检测。发生的情况是，您将在数据集中看到99%的时间没有欺诈活动或没有癌症。您可以很容易地作弊，并且始终可以仅预测0(如果癌症则预测1，如果没有癌症则预测0)，从而获得99%的准确性。如果这样做，我们将拥有99%的准确机器学习算法，但我们将永远不会检测到癌症。如果某人患有癌症，他/他将永远得不到治疗。在银行中，不会采取任何针对欺诈活动的措施。因此，仅靠准确性就无法确定偏斜的数据集，就像算法是否有效运行一样。

有不同的评估矩阵可以帮助处理这些类型的数据集。这些评估指标称为精确召回评估指标。

要了精确度和召回率，您需要了解下表及其所有术语。考虑二进制分类。它将返回0或1。对于给定的训练数据，如果实际类别为1，而预测类别也为1，则称为真实肯定。如果实际类别为0，而预测类别为1，则为假阳性。如果实际类别为1，但预测类别为0，则称为假阴性。如果实际类别和预测类别均为0，则为真阴性。
 

通讯领域。由于通讯领域的特殊性，讲求的安全和高效性，所以C语言施展空间依然存在，像通讯巨头华为公司每年招收的很多岗位都和这个相关联，而且未来的发展的趋势不会有大的改变，C语言在这个领域依然还是有很大的发挥空间，毕竟效率和安全是首要的考量因素，还有一个概念大家要清楚，虽然C语言的就业在比例上开始下降，但整体就业人员绝对数量相比之前还是很大的提升，所以关键点是真能掌握这门编程语言的技能。

底层功能实现。像现在人工智能领域涉及到复杂算法的地方，底层一般直接采用C语言完成，甚至直接用汇编来完成，这块的实现只能是底层的编程语言来完成，一般每个大型产品都有有一个底层性能组，而这个组的技术人员一般要懂底层的编程语言，还有很多流行编程语言的底层直接用C语言完成，而且这部分代码的维护对于技术人员的要求也是非常高，所以底层编程如果掌握到高层次拿高薪也是很轻松的事情，像linux内核大部分的代码都是C语言去完成的，具备这种能力的程序员已经远远超过编程语言本身的能力范畴了。

C语言和C++的关系

虽然两者都属于底层的编程语言，但本质上还存在差异，C语言属于典型的面向过程的编程语言，早期由于芯片的频率还不是那么高，在很多芯片上开发程序还不敢大规模的使用C++编程，但是现在硬件配置以及价格在性价比上已经有了非常大的突破，所以现在上层应用的编程语言能够普及化的重要原因，现在穿戴的电子产品都能使用安卓系统，而且反应速度还十分的灵敏证明了硬件上已经完全不是问题了，这也是底层语言逐渐在市场失去主流的关键因素，如果用C语言开发一个功能，还需要调用底层的图形库而且还要调试很长时间的，毕竟C语言编程就要考虑性能以及内存泄露等方面的问题。

C++本身是面向对象的编程语言，面向对象的编程语言在设计框架方面有其独特的优势存在，像安卓框架内核以及浏览器内核实现上基本上以C++为主要方向，在讲求效率的框架等方面有着独特的优势存在，虽然在字面上和C语言差异不大，但在语法上差异依然非常大，倒是在设计上C++和java有其太多的相似之处，只不过C++能够直接操作指针，java层面的开发已经将指针封装起来了，相当于在设计框架以及追求效率等方面C++有着比较独特的优势存在，所以现在提到底层的编程语言两者经常被一起提及到，而且在C++里面也可以直接调用C语言，所以在学习完C语言之后可以切入到C++里面学习一下，这样子就能够丰富自己的武器库了。

（编辑：南通站长网）

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