Публикации по теме 'unsupervised-learning'


Расширенные K-средние: контроль размеров групп и выбор функций
Несколько полезных настроек для K-средних При использовании K-средних мы можем столкнуться с двумя проблемами: В итоге мы получаем кластеры очень разных размеров , одни из которых содержат тысячи наблюдений, а другие - всего несколько В нашем наборе данных слишком много переменных , и алгоритм K-средних изо всех сил пытается определить оптимальный набор кластеров. Ограниченные K-средние: контроль размера группы Алгоритм основан на статье Bradley et al. и был реализован..
Алгоритм предложения друзей в Facebook
Facebook — это веб-сайт, который позволяет пользователям, подписавшимся на бесплатные профили, общаться с друзьями, коллегами по работе или людьми, которых они не знают, в Интернете. Он позволяет пользователям делиться фотографиями, музыкой, видео и статьями, а также своими мыслями и мнениями с любым количеством людей, которым они нравятся. Пользователи отправляют «запросы на добавление в друзья» людям, которых они могут знать или не знать. После принятия два профиля соединяются, и..
Расширение возможностей интеллектуальных решений: знакомство с машинным обучением и инструментами его разработки
Введение. Машинное обучение произвело революцию в различных отраслях, позволив компьютерам изучать шаблоны и принимать решения на основе данных без явного программирования. С появлением больших данных и развитием вычислительной мощности машинное обучение превратилось в трансформирующую технологию, позволяющую интеллектуальным системам извлекать ценную информацию и внедрять инновации. В этой статье мы рассмотрим основы машинного обучения, его применение в разных отраслях и влияние,..
Машинное обучение с точки зрения непрофессионала
Введение Поездка на американских горках под бабушкины сказки Вы когда-нибудь задумывались, насколько вы похожи на свою маму и бабушку? Вы не можете отрицать вместе со мной, что ваша маа — это мини-версия вашей бабушки, а ваша бабушка — ее маа и так далее. , планирование и управление. Этот опыт с нашими знаниями играет ключевую роль в принятии решений. Разве это не правда? Теперь пришло время соотнести Углубимся прямо в корни. Артур Сэмюэл впервые придумал фразу «Машинное..
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитических моделей. Это ветвь искусственного интеллекта , основанная на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. «Машинное обучение - это наука о том, как заставить компьютеры работать без явного программирования» - Артур Сэмюэл, 1959 Различные методы машинного обучения 1. Обучение с учителем В то время как..
«Алгоритмы кластеризации, говорите вы? Я должен опоздать на вечеринку.
Объяснение алгоритмов частичной кластеризации и кластеризации на основе плотности Кластеризация - это процесс группировки похожих точек данных путем поиска сходства и определения закономерностей в немаркированных и невидимых данных. Алгоритмы кластеризации широко используются в сегментации рынка, поисковых системах, системах рекомендаций и диагностических системах. Возможно, если вы столкнетесь с набором данных без помеченной целевой переменной, есть способ получить некоторое..
Уменьшение размерности «за кадром»: как работают самые популярные алгоритмы?
Давайте начнем с выборочного набора данных, содержащего экспрессию генов в здоровых тканях легких для 604 пациентов. В этом примере каждая строка представляет экспрессию гена для каждого пациента, а каждый столбец представляет экспрессию каждого гена у пациентов. Как видно из описания внизу таблицы, у нас есть p=16470 атрибуты или функции для каждого из n=604 пациенты. Обратите внимание, что в этом примере гораздо больше признаков, чем пациентов, что является обычным..