Публикации по теме clustering

Публикации по теме 'clustering'

В поисках быков и медведей: кластеризация рынка по режимам

Рынок как проблема кластеризации Режим на рынке означает период, в течение которого демонстрируется определенный тип поведения. Такое поведение сохраняется, но отличается от поведения другого режима . Один режим, например, может демонстрировать определенный ценовой тренд и профиль волатильности, тогда как другой демонстрирует противоположные характеристики. Вот почему культивирование различных стратегий реагирования на различные режимы имеет первостепенное значение для успеха..

Наука о данных: реализация K-средних в Rust.

Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — apply.math.coding Получите доступ ко всем моим историям и тысячам других на Medium от других авторов. По моему глубокому убеждению, Medium — это… medium.com Эта история является частью моей серии Наука о данных .

Скрытые жемчужины Netflix: как кластеризация помогает находить новые любимые шоу (2-й сезон)

Часть 2. Предварительная обработка текста и кластеризация Привет! В первом сезоне этой серии мы исследовали наш набор данных и постановку задачи, а после этого провели углубленный исследовательский анализ данных. Теперь в этой части мы выполним следующие шаги: 1. Textual Data Preprocessing and Vectorization 2. Dimensionality Reduction 3. Clustering Analysis (Unsupervised ML) Итак, готовьтесь к захватывающему 2 сезону этого сериала. Он полон новых методов и идей, поскольку мы..

Оценка производительности алгоритмов кластеризации и методов определения оптимального кластера…

Кластеризация — популярный метод анализа данных путем группировки похожих точек данных в кластеры. Однако определение оптимального количества кластеров является важным шагом в кластерном анализе, который может сильно повлиять на результаты. В этом исследовании мы смоделировали пять различных наборов данных и оценили производительность трех алгоритмов кластеризации, включая k-means, k-medoids и иерархическую кластеризацию, используя три различных метода определения оптимального количества..

Kubernetes для машинного обучения: настройка рабочего процесса машинного обучения в Kubernetes (TensorFlow)

Предпосылки Прежде чем начать, вам понадобится следующее: Кластер Kubernetes Базовое понимание концепций Kubernetes Знакомство с концепциями и фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow или PyTorch Образ Docker для вашего приложения машинного обучения Шаг 1. Создайте развертывание Kubernetes Чтобы запустить приложение машинного обучения в Kubernetes, необходимо создать файл Deployment. Развертывание управляет набором реплик вашего приложения и обеспечивает их..

Разделение изображений с использованием Transfer Learning и кластеризации K-Means

Повестка дня В этой статье мы стремимся разработать инструмент разделения изображений. В основном мы сосредоточимся на двух методах — трансферном обучении и кластеризации. Мы также реализуем трансферное обучение на наборе данных. Трансферное обучение Трансферное обучение — это метод машинного обучения, при котором модель, обученная одной задаче, переназначается для второй связанной задачи. Трансферное обучение полезно, поскольку оно может значительно повысить производительность..

Чей мой сосед? Что делать, если в наборе данных нет целевого столбца?

Предыстория: Предположим, вы находитесь в своем классе, и ваш учитель приходит и говорит, что вы все должны объединиться в группы по четыре или пять человек для предстоящей презентации, чтобы сделать то, что вы делаете здесь? Как вы продолжаете формировать группы между собой? Есть ли здесь предопределенные критерии для создания группы? Машинное обучение бывает трех типов в зависимости от типа доступных данных: если есть помеченные данные, мы используем то, что мы назвали обучением с..