Публикации по теме 'clustering'
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от того, какую технику вы можете использовать, мы пытаемся достичь следующих целей:
Внутри кластера точки должны быть похожи друг на друга. Между двумя кластерами нужно иметь несходство.
В зависимости от того, как мы определяем эти сходства и различия , существует ряд методов, которые можно..
Кластеризация клеток рака молочной железы с использованием набора данных WDBC в R Studio
Этот проект посвящен кластеризации клеток рака молочной железы с использованием набора данных Висконсинского диагностического рака молочной железы (WDBC). Этот набор данных содержит 10 различных характеристик образцов клеток из скрининговых тестов на рак молочной железы. Эти особенности включают в себя некоторые характеристики клеточных ядер и среды клеток.
Этот проект реализован в R Studio. Сначала был загружен набор данных WDBC и проведен предварительный анализ структуры набора..
Новая золотая лихорадка AI (Pan при условии!)
Извлечение богатства данных с использованием оптимальных показателей в многомерных многообразиях с использованием Hybrid-NEAT с UMAP и HDBSCAN.
TL; DR:
Большие успехи в области искусственного интеллекта в будущем НЕ будут достигнуты прямым применением инструментов AI / ML / DL к приглушенным / запутанным данным. Но, скорее, за счет целостного применения оптимальных метрик , сопоставленных с многомерными многообразиями , последующего применения применимых инструментов AI / ML..
Определите сегментацию клиентов
введение
В этом проекте вы проанализируете демографические данные клиентов компании, занимающейся продажами по почте в Германии, и сравните их с демографическими данными для населения в целом. Вы будете использовать неконтролируемые методы обучения для сегментации клиентов, определяя части населения, которые лучше всего описывают основную клиентскую базу компании. Затем вы примените полученные знания к третьему набору данных с демографической информацией для целей маркетинговой кампании..
Ясно объясненная кластеризация K-средних
K-means — один из самых известных методов кластеризации и идеальная отправная точка для начинающих. В этом уроке мы пытаемся объяснить концепцию как можно яснее и в то же время максимально подробно. Охвачены следующие темы:
К-значит в двух словах Процесс кластеризации (*) Как выбрать К (*) Варианты использования и ограничения
Звездочка (*) обозначает включенные упражнения по программированию. Все упражнения по кодированию небольшие, их можно выполнять в браузере независимо от..
Руководство для начинающих по раскрытию возможностей машинного обучения
Введение:
В этом руководстве для начинающих мы раскроем тайны машинного обучения и снабдим вас базовыми знаниями, чтобы дать толчок вашему приключению с ИИ. Давайте погрузимся! 💡💻
1. Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это искусство обучения компьютеров обучению и составлению прогнозов на основе данных без явного программирования. 🧠💻 Все дело в том, чтобы позволить машинам распознавать закономерности, выявлять тенденции и извлекать ценную информацию из огромных..
K-средние
Это алгоритм кластеризации, целью которого является группировка похожих объектов в один кластер, и он хорошо работает с числовыми данными.
Шаги
1. Выбирается количество кластеров (k)
2. Он случайным образом инициализирует центры кластеров каждого кластера, т. Е. Алгоритм начинается с первой группы случайно выбранных центроидов, т. Е. Случайным выбором нескольких точек, считая их центроидами кластеров.
3. Для каждой точки данных вычислите евклидово расстояние от всех центроидов и..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..