Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Внедрение кластеризации K-средних с нуля
Эта статья не преследует цель подробно объяснить кластеризацию K-средних, которую вы можете получить где угодно, но предоставить детали реализации, не используя Scikit, узнайте, чего вы не найдете везде.
K-Means - один из популярных и простых алгоритмов обучения без учителя, используемых для кластеризации.
Гиперпараметр «K» в K-средних означает количество кластеров.
K-Means - это схема кластеризации на основе центроидов.
Я рассматриваю следующий крошечный набор данных для пошагового..
Сегментация клиентов с помощью контролируемого и неконтролируемого обучения
В этом посте я расскажу о проекте, над которым я работал последние дни в рамках моей наностепени Data Science от Udacity.
Я задался вопросом: как компания, занимающаяся доставкой по почте, может более эффективно привлечь больше клиентов?
Чтобы решить этот вопрос, я использовал как контролируемое, так и неконтролируемое обучение. Используя неконтролируемое обучение, я смог создать более 10 кластеров населения и определить, в каких из этих кластеров клиенты представлены больше или..
Кластеризация - обучение без учителя
Машинное обучение
Что такое кластеризация?
«Кластеризация» - это процесс объединения похожих объектов в одну группу. Цель этого метода машинного обучения без учителя - найти сходства в точках данных и сгруппировать похожие точки данных вместе.
Зачем нужна кластеризация?
Группирование похожих объектов вместе помогает профилировать атрибуты разных групп. Другими словами, это позволит нам понять основные закономерности различных групп. Существует множество приложений для..
Основы кластеризации K-средних
Введение в машинное обучение:
Машинное обучение рассматривается как выполнение с использованием существующих алгоритмов для ввода данных, извлечения из них, а затем принятия решения или прогнозирования чего-либо. Таким образом, вместо того, чтобы разрабатывать программные процедуры с определенным набором директив для достижения конкретной задачи, машина получает инструкции с использованием огромных объемов данных и алгоритмов, которые дают ей возможность усвоить, как выполнить задачу...
Анализ экологичного такси Нью-Йорка
Анализ экологичного такси Нью-Йорка
В свободное время я брал данные NYC Green Taxi за 2015 год, чтобы узнать, какие рекомендации я могу дать водителям Green Taxi с помощью машинного обучения. Поэтому, чтобы узнать больше об истории создания данных и возможных вариантах загрузки, я посетил веб-сайт NYC OpenData , посвященный данным о поездках на зеленое такси за 2015 год. Выполненный анализ с использованием Python и кода можно найти в моем репозитории Github .
О наборе данных..
Машинное обучение - краткий обзор
Машинное обучение - последнее модное слово в индустрии программного обеспечения. Если вы связаны с этой отраслью, вы наверняка встречали этот термин. Студенты хотят изучать машинное обучение, профессионалы хотят использовать его в своих системах, в основном каждый хочет получить кусок пирога, которым является машинное обучение. В этой статье я постараюсь кратко ответить на следующие вопросы: - Что такое машинное обучение? Каковы применения машинного обучения? Какие бывают типы..
Неконтролируемая реконструкция 2D в 3D
Получение 3D-моделей из 2D-изображений, когда доступны парные наборы данных 2D-3D, само по себе является сложной задачей компьютерного зрения. Но что, если бы это можно было сделать без 3D-данных? В этой статье представлено поверхностное обобщение бумаги , которая достигает именно этого.
Цель
Цель состоит в том, чтобы научить модель генерировать 3D-модели из одного 2D-изображения симметричного объекта, используя только 2D-изображения в качестве обучающих данных.
Архитектура..
