Публикации по теме 'clustering'


Кластеризация: как найти гиперпараметры с помощью инерции
Вступление Кластеризация очень эффективна из-за отсутствия меток. Получение помеченных данных часто требует больших затрат времени и средств. Кластеризация часто используется для поиска закономерностей в данных. Найденные закономерности затем часто используются для улучшения определенного продукта. Один из известных примеров - кластеризация клиентов. В кластеризации клиентов можно найти группы похожих пользователей. Если клиенты одной группы покупают определенные продукты, они..
Решение проблемы высокого использования оперативной памяти из KMeans в Python
Простой материал для чтения для кластеризации большого количества кластеров с ограниченным объемом памяти на Python. От работы, школьных проектов до простых хобби - KMeans известен тем, что хорошо справляется с разбиением коллекции наборов данных на фиксированное количество кластеров. Простота, лежащая в основе KMeans, привлекает небольшое количество энтузиастов машинного обучения для использования от простой архитектуры до гораздо более сложной. Иногда мы вслепую скармливаем KMeans..
Сегментация клиентов: обзор
Сегментация клиентов — это метод, используемый маркетологами для разделения клиентов на группы на основе их поведения, предпочтений, демографических данных и других соответствующих факторов. Таким образом, предприятия могут лучше понять своих клиентов и создавать более целенаправленные маркетинговые кампании и предложения продуктов. В этом сообщении блога мы рассмотрим, что такое сегментация клиентов, почему она важна и как проводить сегментацию клиентов, используя два популярных метода:..
Изучение мира кластеризации: выявление закономерностей в данных с помощью Python
Введение В обширной области машинного обучения есть мощная техника, известная как кластеризация, которая позволяет нам обнаруживать скрытые шаблоны и структуры в наших данных. Точно так же, как опытный детектив выявляет связи и систематизирует улики, кластеризация помогает нам разобраться в сложных наборах данных, группируя похожие наблюдения вместе. В этой статье мы отправимся в путешествие, чтобы демистифицировать кластеризацию и изучить, как ее можно применять с помощью Python,..
Раскрытие секретов кластеризации: создание K-средних с нуля
Введение Кластеризация — это фундаментальный метод в области машинного обучения без учителя, целью которого является группировка схожих точек данных на основе определенных функций. K-means — один из самых популярных и широко используемых алгоритмов кластеризации благодаря своей простоте и эффективности. В этом блоге мы шаг за шагом рассмотрим K-средние с нуля, чтобы глубже понять принципы его работы. Что такое К-средство? K-means — это итерационный алгоритм, который разбивает..
Улучшение идентификации темы с помощью кластеризации k-средних
В настоящее время очевидно, что отзывы имеют большое значение. Мы можем сказать, что людей волнует то, что они пишут в своих отзывах. Затем мы можем увидеть, что нравится или не нравится этим рецензентам, анализируя настроения по популярным темам, о которых говорят. Проблема, которая возникает при моделировании темы, заключается в использовании нескольких слов при разговоре об одном и том же и наложении этих тем. Два разных обзора могут говорить об одной и той же теме, используя разные..
Неконтролируемое машинное обучение для начинающих
В моей предыдущей статье Машинное обучение с учителем для начинающих упоминалось, что такое машинное обучение. Здесь я хотел бы поговорить об неконтролируемом машинном обучении . Прежде чем перейти к этой теме, я кратко коснусь статистики. Статистика включает в себя группировку, организацию и осмысление сложных данных в среде, где вам необходимо понимать информацию. Когда дело доходит до проделанной работы, очень важно определить цель, деятельность, необходимую для цели,..