Подборка материалов по кластеризации |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-08-18 20:32 Подборка материалов по кластеризации. Кластеризация — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы оказываются «похожие» объекты, а объекты разных групп имеют как можно больше отличий. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма, поэтому кластеризация относится к обучению без учителя. Вики-подобная статья о кластеризации с общей информацией и полезными ссылками: https://goo.gl/N2rtp4 Введение в кластернизацию: https://goo.gl/iqNXXD Обзор алгоритмов кластеризации: https://goo.gl/kprgCy Слайды лекции К. Воронцова: https://goo.gl/oeuSn2 Слайды лекции К. Жданова: https://goo.gl/kL8yGL Алгоритм K-means в Питоне: https://goo.gl/v3WrWw Алгоритм K-means в R: https://goo.gl/FrkZ3e Источник: www.treselle.com Комментарии: |
|