Задача кластеризации. Алгоритм k-cредних (k-means) и реализация на Python |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-11-10 09:18 В этом видео я рассказываю про задачу кластеризации и алгоритм k-средних (k-means) для её решения. Упоминаются его приложения и объясняется его работа и способы инициализации. Затем показываю, как это можно реализовать на Python самому, как подбирать число кластеров. Также в конце имеются несколько интересных экспериментов, чтобы лучше понять поведения алгоритма и итоги. Подписывайся, если тебе интересна эта тема, пиши комментарии с отзывами и предложениями :) Код: https://github.com/leshanbog/misc/blob/ma Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|