Неконтролируемое обучение — алгоритм машинного обучения Неконтролируемое обучение — это подход к обучению в машинном обучении. В отличие от обучения с учителем, здесь мы не помечаем данные, на которых хотим обучать модель. Давайте обсудим два примера размеченных и неразмеченных данных, чтобы различать подходы к обучению с учителем и без учителя. Вот типичная задача обучения с учителем, рисунок 1 ниже, где нам дан размеченный обучающий набор, и цель состоит в том, чтобы найти..

В этом блоге мы обсудим алгоритм классификации KNN. KNN (K ближайших соседей) — это алгоритм обучения с учителем, используемый для классификации. Используется для бинарной или многоклассовой классификации, но у каждого достоинства есть несколько недостатков, которые мы обсудим. KNN также называют непараметрическим, ленивым учеником, потому что он не предполагает от себя функциональную форму модели, чтобы избежать неправильного моделирования, как некоторые другие алгоритмы. Давайте..

Подробное объяснение оценки качества производительности кластеризации и нахождения оптимального значения количества кластеров с помощью алгоритма K-средних. Кластеризация - это широко используемый метод неконтролируемого машинного обучения, который позволяет нам находить закономерности в данных без явной целевой переменной. Проще говоря, группировка немаркированных данных называется кластеризацией. Кластерный анализ использует метрики сходства для группировки близких друг к другу..

"Машинное обучение" Кластеризация K-средних: методы поиска оптимальных кластеров Найдите оптимальный кластер в кластеризации K-средних, используя метод локтя, оценку силуэта и статистику разрыва. В этой статье вы получите представление о Что такое кластеризация K-средних? Как работают К-средние? Приложения кластеризации K-средних Реализация кластеризации K-средних в Python Поиск оптимальных кластеров с использованием метода локтя, оценки силуэта и статистики зазоров..

Алгоритм кластеризации K-средних — это популярный неконтролируемый алгоритм машинного обучения . В неконтролируемом машинном обучении мы используем немаркированные данные, которые мы можем использовать для решения проблем кластеризации. В этом уроке вы узнаете, Введение в алгоритм кластеризации K-средних Как работает алгоритм кластеризации K-средних Как правильно выбрать количество Кластеров Применения кластеризации K-средних Практическая реализация K-Means Clustering..