Мистер Сейф: И текст, и GIF иллюстрируют кластеризацию намного яснее, чем любой другой, который я когда-либо читал. Вы когда-нибудь писали для алгоритмов PAC или PLS? или вы знаете любую другую ссылку и хотели бы сослаться? Я инженер по механике и хотел бы узнать, как применять БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ о механической надежности для прогнозирования отказов, что определенно сложно для промышленного применения. Продолжайте делать отличную работу и спасибо, что поделились.

сегодня мы рассмотрим несколько задач и алгоритмов обучения без учителя: • Кластеризация: цель состоит в том, чтобы сгруппировать похожие экземпляры вместе в кластеры. Это отличный инструмент для анализа данных, сегментации клиентов, рекомендательных систем, поисковых систем, сегментации изображений, частично контролируемого обучения, уменьшения размерности и многого другого. • Обнаружение аномалий: цель состоит в том, чтобы узнать, что такое «нормальные» данные. выглядит так, и используйте..

Машинное обучение , Data Science Кластеризация: что это такое и когда ее использовать? Полное руководство по K-средним, K-средним ++ и DBSCAN. Кластеризация - это метод машинного обучения, цель которого состоит в том, чтобы сгруппировать точки данных, имеющие похожие свойства и / или функции , в то время как точки данных в разных группах должны иметь очень необычные свойства и / или функции. Таблица содержания 1. К-средние ⦁ Знакомство с K-means ⦁ Как работают..