Кластеризация

Производительность LLM напрямую зависит от правильного выбора и пропорций наборов данных для обучения, например, юридических текстов, кода, математических формул.

САМОЕ ПРОСТОЕ РЕШЕНИЕ НОВОГО ЗАДАНИЯ №27! ?

В сегодняшнем видео мы рассмотрим самый понятный, удобный и универсальный в рамках ЕГЭ алгоритм кластеризации данных, реализация которого занимает всего 7 простейших строк кода, — метод DBSCAN ?

Смотреть на YouTube: https://youtu.be/TjZtxwkVoWU?si=5UocsFfzTDSBPkDJ

Лектор: Домашова Дженни Владимировна — кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового мониторинга Института финансовых технологий и экономической безопасности НИЯУ МИФИ.

Темы лекций.

1. Вводная лекция.

2. Парная регрессия.

3. Оценка качества регрессионной модели.

4. Мультиколлинеарность.

Привет, коллеги! Сегодня мы затронем довольно узкую, но крайне интересную тему — Few-Shot Learning в контексте сегментации изображений. Это направление иногда остается в тени более популярных методов глубокого обучения, но на самом деле имеет огромный потенциал, особенно когда у нас ограниченное количество размеченных данных.

Что такое иерархическая кластеризация?

Иерархическая кластеризация — популярный метод группировки объектов. Он создает группы так, чтобы объекты внутри группы были похожи друг на друга и отличались от объектов в других группах. Кластеры визуально представлены в виде иерархического дерева, называемого дендрограммой .

C++ Clustering Library

Выявление скрытых закономерностей: введение в иерархическую кластеризацию

В этом руководстве по иерархической кластеризации вы узнаете, как работают алгоритмы агломеративной и разделительной кластеризации. Также создайте модель иерархической кластеризации на Python с помощью Scipy.

От теории к практике: построение классификатора k-ближайших соседей

Классификатор k-ближайших соседей — это алгоритм машинного обучения, который присваивает новую точку данных наиболее распространенному классу среди k ближайших соседей. В этом руководстве вы изучите основные этапы создания и применения этого классификатора в Python.

В данном посте я расскажу о возможностях применения параллельных вычислений в интерактивной среде Jupyter notebook языка Python.

Для чего нам необходим параллелизм?

Может ли диплом бакалавра быть как магистерская диссертация? Конечно ?. С таким дипломом будет прощев магистратуре, да и часто - это просто интересно. Да и такие дипломы бывают, редко, но бывают.

А теперь к сути. омного пошаманив с нагрузкой у меня появились места на дипломные работы. Пока сколько мест не скажу ....

Что такое кластеризация K-Means и как работает ее алгоритм?

В этой статье мы расскажем, что такое кластеризация по K-значениям, как работает алгоритм, выбор K и краткое упоминание о его приложениях.

В статье объясним всем новичкам в мире алгоритмов машинного обучения принципы работы алгоритма K-means (k-средних), пользующегося большой популярностью при решении задач кластеризации. Постараемся избавиться от устрашающих математических нюансов и объяснить на уровне интуитивного понимания.

Антон Колонин | Кластеризация и сегментация без учителя - зачем и как?

Российская хакерская группировка Killnet объявила о взломе сайта американской военно-промышленной корпорации Lockheed Martin, которая, в частности, производит системы залпового огня HIMARS.

Атаки, по сообщению группировки, шли с первого августа.

Повышаем конверсию с помощью сегментации.

Целевая реклама работает эффективнее. Но одни настройки аудитории в рекламном кабинете не позволят сделать выгодное предложение каждому клиенту. Один из популярных способов удобной сегментации целевой аудитории – RFM-анализ.

Что такое RFM-анализ и зачем он нужен

1. Описательные статистики. Квантили, квартили. Гистограммы. Ядерные оценки плотности.

2. Описательные статистики. Ящики с усами. Выбросы. Медиана и среднее арифметическое как типичные наблюдения.

3. Иерархический кластерный анализ. Кластер, расстояния между объектами, расстояния между кластерами.

Описаны четыре популярных метода обучения без учителя для кластеризации данных с соответствующими примерами программного кода на Python.

Обучение без учителя

В этом видео автор рассказывает о кластеризации базы данных и как управлять кластерами баз данных с помощью ClusterControl.

Кластеризация базы данных - это когда у вас несколько компьютеров, работающих вместе, которые используются для хранения ваших

данных.

Теория сетей (часть 2)

10. Кластеризация и связанность;

11. Распределение степеней;

12. Случайные и распределённые графы;

13. Децентрализованные сети и сети тесного мира;

14. Централизованные и безмасштабные сети;

15. Сетевая динамика;

16. Диффузия и заразительность;

Актуальная математика

1. Кластеризация

2. Коллективные эффекты в топологии

3. Математика в нейронных сетях

4. Изгибаемые многогранники

5. Интегрируемая геометрия

6. Многомасштабные взаимодействия

Теория сетей

Теория сетей: Обзор курса

Теория сетей: 1. Сетевая парадигма

Теория сетей: 2. Введение в теорию сетей

Теория сетей: 3. Основы теории графов

Теория сетей: 4. Связи

Теория сетей: 5. Центральность

Теория сетей: 6. Топология сети

Теория сетей: 7. Связность

Рассказывает Рэй Ли, автор блога raily.net

Сегодня я постараюсь простым языком объяснить 10 самых важных алгоритмов интеллектуального анализа данных, по результатам  опросов трех разных групп экспертов в этом исследовании.

Сообщество Open Data Science приветствует участников курса!

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

1. Задачи Data Mining

2. Задача кластеризации и ЕМ-алгоритм

3. Различные алгоритмы кластеризации

4. Задача классификации

5. Обработка текстов, Naive Bayes

6. Линейные модели для классификации и регрессии

Мир полон вероятностей и неопределенностей, но понять природу случайности дано не каждому. Если подброшенная монета 5 раз выпала орлом, чего следует ожидать при следующем броске? Если ваш ответ “решка”, подумайте снова. Орлы и решки равновероятны, у случайных событий нет памяти о том, что случилось прежде.