Публикации по теме 'unsupervised-learning'
Начало работы с машинным обучением
«Лучший способ предсказать будущее — создать его». — Питер Друкер
Я помню, как в колледже я участвовал в художественном конкурсе, где я нарисовал машину, выполняющую повседневные задачи человеческой рабочей силы. Очевидно, я не выиграл, но это видение никогда не исчезало для меня.
ИИ, он же искусственный интеллект
Это человек или машина? Так ли умны и эффективно работают компьютерные программы, как человеческий мозг?
ИИ относится к способности машины или компьютерной..
Кластеризация K-средних с использованием Python с нуля
Кластеризация K-средних - это алгоритм обучения без учителя, который направлен на разделение n наблюдений на k кластеров, в которых каждое наблюдение принадлежит кластеру с ближайшим центроидом. Алгоритм направлен на минимизацию квадратов евклидовых расстояний между наблюдением и центроидом кластера, которому оно принадлежит.
Прежде чем погрузиться в код, рассмотрим пошаговый подход: -
Шаг 1 : - Сначала нам нужно определиться с количеством кластеров. В некоторых случаях, например,..
Rfviz V2: пакет интерактивной визуализации для интерпретации случайных лесов в R
Из оригинальной работы создателей Random Forests исходит визуализация Random Forests в R.
В сентябре прошлого года я написал эту статью . Он представил Rfviz: пакет интерактивной визуализации для интерпретации случайных лесов в R. Это перевод оригинального пакета визуализации Лео Бреймана и Адель Катлер, основанный на Java, на R (Breiman and Cutler, 2004). Серверная часть этого пакета построена с использованием пакета R loon и расширяемой интерактивной системы визуализации..
Фактор, который может сделать ваше приложение AI/ML отличным
Этот фактор — возможность учиться на (почти) неограниченных данных.
Метки майнинга в «немаркированных» данных
ИИ (заставляющий машину вести себя разумно) или, в частности, машинное обучение работают лучше, когда доступно больше обучающих данных. Кроме того, он также работает лучше, когда данные более точны. Обычно модель изучается на основе примеров, помеченных людьми (обучающий набор данных), что часто обходится дорого. Однако в некоторых случаях модель ML может добывать..
Иерархическая кластеризация (агломеративная)
Иерархическая кластеризация (агломеративная)
В этой статье мы поймем агломеративный подход к иерархической кластеризации, этапы алгоритма и его математический подход.
Прежде чем углубиться в иерархическую кластеризацию, давайте сначала разберемся с кластеризацией.
Что такое кластеризация? Кластеризация — это метод разделения объектов (или точек данных) на кластеры, которые похожи между собой и не похожи на объекты (или данные). точки), принадлежащие другим кластерам...
Машинное обучение
Благодаря машинному обучению компьютеры теперь могут предсказывать погоду, определять результаты фондового рынка, понимать покупательские привычки, управлять роботами на фабрике и т. д. Они «обучаемы» для таких ситуаций. Такие компании, как Google, Amazon, Facebook, Netflix, LinkedIn, поддерживают все наиболее популярные сервисы, ориентированные на потребителя, с помощью машинного обучения. Но в основе всего этого обучения лежит так называемый алгоритм. Таким образом, алгоритм — это не..
Анализ годовых расходов на продукты с использованием DBSCAN
Вы когда-нибудь сталкивались с набором данных, в котором различные алгоритмы кластеризации просто не дают удовлетворительной сегментации кластера, и в итоге вы потратили часы только на то, чтобы зайти в тупик? Не волнуйся больше, амиго! DBSCAN здесь, чтобы спасти положение. В этой статье я буду сегментировать размер расходов на продукты в разных регионах с помощью DBSCAN.
DBSCAN означает пространственную кластеризацию приложений с шумом на основе плотности. Справедливости ради, это..
