Публикации по теме 'clustering'
Имитация отжига для задач кластеризации: Часть 1
Привет, в этом посте я попытаюсь объяснить, как можно использовать имитацию отжига (алгоритм AI), который является вероятностным методом для приближения глобального оптимума заданной функции. в проблемах кластеризации. Прежде всего, я хочу объяснить, что такое имитация отжига, и в следующей части мы увидим код статьи, который является реализацией этой Исследовательской статьи .
Имитация отжига (SA) широко используется в задачах поиска (например, поиск наилучшего пути между..
Начало работы с основами машинного обучения
Разоблачение машинного обучения
Люди на крючке, пока машины учатся
В наши дни машинное обучение - один из самых популярных терминов в отрасли. Глобальные технологические гиганты, такие как Google, Amazon Facebook и т. Д., Пытаются использовать возможности машинного обучения в своих продуктах. Хотя возможности для начинающих специалистов по обработке данных растут в геометрической прогрессии, большая группа людей не понимает, что такое машинное обучение.
И именно поэтому я здесь,..
Автоматическая оценка ответов
Использует разнородную кластеризацию векторов для изучения ответов и выставления оценок.
Оценка сценариев вручную — это огромная система Map-Reduce. Скрипты ответов сначала раздаются учителям. Оценка проводится каждым учителем. Руководящий орган предпринимает шаги, чтобы избежать нежелательных последствий. Наконец, все эти оценки собираются для публикации результатов. Представьте, если бы у нас была система, которая сама принимает сценарии ответов и выставляет оценки, генерируя..
Сгруппируйте похожие изображения с помощью модели смеси Гаусса (алгоритм EM)
Внедрить GMM с нуля для решения проблемы кластеризации изображений
Кластеризация - одна из самых популярных задач машинного обучения без учителя. Мы уже знакомы с алгоритмом кластеризации k-средних, но подождите, в этом есть проблема:
Сильно зависит от начального значения центроидов : если мы изменим его инициализацию, а затем положение кластера, то весьма вероятно, что последний кластер изменит свое положение. Кластеры разного размера и плотности : кластеры, имеющие различную..
Что такое кластеризация K-средних?
Когда это ваш первый день в школе, вы встречаетесь с людьми, которых почти не знаете, и, проведя несколько дней, вы подружитесь с некоторыми из них, основываясь на сходстве. Кластеризация - это именно то, что вам нужно.
Это относится к очень широкому набору методов поиска подгрупп или кластеров в наборе данных . Когда мы группируем наблюдения набора данных, мы стремимся разделить их на отдельные группы, чтобы наблюдения внутри каждой группы были очень похожи друг на друга , тогда как..
1. Кластеризация K-средних
Давайте разберемся с кластеризацией K-средних без сложной математики!
1.1 Основная идея K-Means
K-Means — это неконтролируемый метод машинного обучения, основная идея которого состоит в том, чтобы каким-то образом сгруппировать (или сгруппировать) записи или точки данных на основе определенных функций, чтобы каждая группа содержала записи, очень похожие друг на друга, но менее похожие на записи. других групп. Здесь под записью или точками данных я просто подразумеваю одну строку..
Имитация отжига для задач кластеризации: часть 2
Привет всем, это вторая и последняя часть этой серии. В этом посте мы конвертируем этот документ в код Python и таким образом достигнем практического понимания того, что такое имитация отжига и как ее можно использовать для кластеризации.
Часть 1 этой серии охватывает теоретическое объяснение имитации отжига ( SA ) с некоторыми примерами. Рекомендую прочитать. Однако, если вы хорошо осведомлены или знакомы с SA, я думаю, вы можете понять большую часть того, что собираетесь..
