Свързани публикации 'unsupervised-learning'
Разширени K-средни стойности: Контролиране на размерите на групите и избор на функции
Няколко полезни настройки за K-Means
Когато използваме K-средства, можем да се сблъскаме с два проблема:
В крайна сметка получаваме групи с много различни размери , някои съдържащи хиляди наблюдения, а други само няколко Нашият набор от данни има твърде много променливи и алгоритъмът K-Means се бори да идентифицира оптимален набор от клъстери
Ограничени K-средни: контролиране на размера на групата
Алгоритъмът се основава на статия от Bradley et al. и е внедрено от Joshua..
Алгоритъм за предложения за приятели във Facebook
Facebook е уебсайт, който позволява на потребителите, които се регистрират за безплатни профили, да се свързват с приятели, колеги от работата или хора, които не познават, онлайн. Тя позволява на потребителите да споделят снимки, музика, видеоклипове и статии, както и собствените си мисли и мнения, с колкото хора харесват.
Потребителите изпращат „покани за приятелство“ до хора, които може би познават или не познават.
След като бъдат приети, двата профила се свързват, като и двамата..
Овластяване на интелигентни решения: Пътуване в машинното обучение и неговите инструменти за разработка
Въведение: Машинното обучение направи революция в различни индустрии, като позволи на компютрите да научават модели и да вземат управлявани от данни решения без изрично програмиране. С навлизането на големите данни и напредъка в изчислителната мощ, машинното обучение се превърна в трансформираща технология, която дава възможност на интелигентните системи да извличат ценни прозрения и да стимулират иновациите. В тази статия ще изследваме основите на машинното обучение, неговите..
Машинно обучение на лаик
Въведение
Разходка с влакче до приказките на баба
Някога чудили ли сте се колко приличате на майка си и баба си? Не можете да отречете с мен, че вашата maa е мини-версия на вашата баба и вашата баба на нейната maa и т.н.. Ние предаваме нашия опит под формата на тайни съкровища, които използваме без усилие в нашите рецепти, стратегии , планиране и управление. Тези преживявания с нашите знания играят ключов фактор при вземането на решения. Не е ли вярно?
Сега е време за корелация..
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е метод за анализ на данни, който автоматизира изграждането на аналитичен модел. Това е клон на изкуствения интелект , основан на идеята, че системите могат да се учат от данни, да идентифицират модели и да вземат решения с минимална човешка намеса.
„Машинното обучение е наука за каране на компютрите да действат, без да бъдат изрично програмирани“ – Артър Самуел, 1959
Различни методи на машинно обучение
1. Обучение под надзор а
Докато обучението на..
„Алгоритми за групиране, казвате? Трябва да закъснея за партито.
Обяснение на алгоритми за частично и базирано на плътност групиране
Групирането е процес на групиране на подобни точки от данни чрез намиране на прилики и определяне на модели в немаркирани и невидими данни. Алгоритмите за групиране се използват широко в пазарното сегментиране, търсачките, системите за препоръки и диагностичните системи.
Може би, ако срещнете набор от данни без етикетирана целева променлива, има начин да получите известна представа за него, без да се налага да го..
Намаляване на размерността „зад кулисите“: как работят най-популярните алгоритми?
Нека започнем с примерен набор от данни, съдържащ генна експресия върху здрави белодробни тъкани за 604 пациенти.
В този пример всеки ред представлява генната експресия за всеки пациент, а всяка колона представлява експресията на всеки ген при пациенти. Както можем да видим в описанието в долната част на таблицата, имаме p=16470 атрибути или функции за всеки от n=604 пациенти. Имайте предвид, че в този пример има много повече характеристики от пациентите, често срещан..
