Публикации по теме 'clustering-algorithm'
Как выбрать правильный алгоритм кластеризации для ваших данных
Кластеризация — это метод машинного обучения, который группирует точки данных вместе, чтобы их можно было легко анализировать. Это полезный инструмент для специалистов по данным, которые хотят найти взаимосвязи в наборах данных.
Существует множество различных алгоритмов кластеризации, и каждый из них имеет свои сильные и слабые стороны. Выбор правильного алгоритма кластеризации для вашего набора данных важен для получения точных результатов.
Первым шагом в выборе алгоритма..
Извлечение доминирующих цветов из существующего изображения - алгоритм кластеризации K-средних
Интересная реализация алгоритма кластеризации K-средних
Вступление
Я только что закончил курс машинного обучения Эндрю Н.Г. на Coursera и был рад попробовать свои силы в различных проектах, реализовав все, что я узнал за последние пять месяцев, помимо еженедельного задания курса. Как и все остальные, я поискал в Google несколько интересных проектов машинного обучения для начинающих, когда наткнулся на эту идею. Этот проект не был новаторским или чем-то в этом роде, но дал мне хороший..
Группировка футболистов в «пятерке лучших» лиг по стилю игры.
Машинное обучение (ML) стало жизненно важным в современном футболе. Методы машинного обучения могут дать ценную информацию о производительности команды, индивидуальных стилях игры и системах управления. Кластеризация является одним из таких методов. Футбольные эксперты часто ранжируют игроков на основе их легендарных позиций. Примером может служить частое сравнение в английских СМИ высокоэффективных молодых полузащитников со Стивеном Джеррардом или Полом Скоулзом. Но можем ли мы..
Кластеризация клиентов с использованием алгоритма машинного обучения K-means
Эта история о кластеризации онлайн-покупателей с использованием алгоритма K-средних. Интересный подход к использованию машинного обучения для сегментации ваших клиентов или проверки правильности вашей сегментации.
Зачем нужна сегментация?
Работа маркетолога состоит в том, чтобы найти закономерности и общие характеристики клиентов для их сегментации. Это первый шаг перед тем, как вы придумаете правильные сообщения и каналы для общения и построения прочных отношений с клиентами...
Обзор машинного обучения
Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, основное внимание в котором уделяется машинному обучению на основе их опыта и составлению прогнозов на основе этого опыта. Идея машинного обучения позволяет машине учиться на примерах и опыте без необходимости явного программирования. Таким образом, вместо того, чтобы писать код, вы просто передаете данные общему алгоритму, а алгоритм или машина создает логику на основе заданных данных.
Задачи машинного обучения: 1...
Визуализация данных с использованием кластеризации K-средних Неконтролируемое машинное обучение
Алгоритм K-средних обычно является наиболее известным и используемым методом кластеризации. Кластеризация — полезный инструмент в науке о данных. Это метод поиска структуры кластера в наборе данных, который характеризуется наибольшим сходством внутри одного кластера и наибольшим различием между разными кластерами. Иерархическая кластеризация была самым ранним методом кластеризации, используемым биологами и социологами, тогда как кластерный анализ стал ветвью статистического многомерного..
Хэштег в определенной категории
Поместите слово в определенную зону.
Мы хорошо знакомы с использованием библиотеки word2vec для векторов слов. Для обработки естественного языка (NLP) полезнее использовать словари, которые определяют понятия с точки зрения их статистики использования, а модели Word2Vec полезны для создания таких словарей. в словаре, то модель не идентифицирует ее индивидуальное использование, и это недостатки моделей Word2vec.
Векторы слов, построенные с помощью этих методов, сопоставляют слова с..
