Behöver en oövervakad modell utbildning även om den inte har några märkta data?
En oövervakad modell inom maskininlärning kräver inte märkta data för träning eftersom den syftar till att hitta mönster och samband inom data utan fördefinierade etiketter. Även om oövervakat lärande inte involverar användning av märkta data, måste modellen fortfarande genomgå en träningsprocess för att lära sig den underliggande strukturen av datan
Hur utvärderar vi prestandan för klustringsalgoritmer i frånvaro av märkt data?
Inom området artificiell intelligens, särskilt inom maskininlärning med Python, är det en avgörande uppgift att utvärdera prestandan för klustringsalgoritmer i frånvaro av märkt data. Klustringsalgoritmer är oövervakade inlärningstekniker som syftar till att gruppera liknande datapunkter baserat på deras inneboende mönster och likheter. Medan avsaknaden av märkta data
Vad är skillnaden mellan k-medelvärden och medelförskjutningsklustringsalgoritmer?
Algoritmerna k-medel och medelförskjutning klustring används båda i stor utsträckning inom området maskininlärning för klustringsuppgifter. Även om de delar målet att gruppera datapunkter i kluster, skiljer de sig åt i sina tillvägagångssätt och egenskaper. K-means är en tyngdpunktsbaserad klustringsalgoritm som syftar till att dela upp data i k distinkta kluster. Det
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/MLP maskininlärning med Python, Kluster, k-medel och medelväxling, K betyder med titanic dataset, Examensgranskning
Vad är begränsningen för k-medelalgoritmen när grupper av olika storlek grupperas?
K-means-algoritmen är en allmänt använd klustringsalgoritm i maskininlärning, särskilt i oövervakade inlärningsuppgifter. Det syftar till att dela upp en datauppsättning i k distinkta kluster baserat på likheten mellan datapunkter. K-means-algoritmen har dock vissa begränsningar när det gäller att gruppera olika stora grupper. I det här svaret kommer vi att fördjupa oss