Кластерный анализ, часть 2 | Понимание мер расстояния в машинном обучении | Henry Harvin Education

135 подписчиков

12+
12+

3 просмотра

13 дней назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав

135 подписчиков

12+
12+

3 просмотра

13 дней назад

ПожаловатьсяНарушение авторских прав
12+
12+

3 просмотра

13 дней назад

Добро пожаловать во вторую часть серии «Кластерный анализ»! В этом видео мы подробно рассмотрим основные принципы кластеризации — меры расстояния. Метрики расстояния помогают алгоритмам машинного обучения оценивать сходство или различие точек данных. Без мер расстояния алгоритмы кластеризации, такие как метод k-средних или иерархическая кластеризация, не могут работать. Этот сеанс закладывает математическую и концептуальную основу, необходимую для практической реализации кластеризации в следующих видео. 📌 Что вы узнаете из этого видео: ✔ Понимание сходства и различия — Что делает точки данных похожими? — Роль расстояния в обучении без учителя ✔ Типы мер расстояния 🔹 Евклидово расстояние 🔹 Манхэттенское расстояние 🔹 Расстояние Минковского 🔹 Косинусное сходство 🔹 Сходство Жаккара 🔹 Расстояние Хэмминга ✔ Как метрики расстояния влияют на алгоритмы кластеризации — Выбор правильного расстояния для ваших данных — Метрики непрерывных и категориальных данных — Влияние на кластеризацию методом k-средних, иерархическую и основанную на плотности кластеризацию ✔ Примеры использования в реальной жизни ✔ Сегментация клиентов ✔ Рекомендательные системы ✔ Сходство текстов ✔ Обнаружение мошенничества ✔ Группировка изображений К концу этого видео вы будете чётко понимать, как алгоритмы кластеризации интерпретируют и группируют данные на основе расстояния. 💻 ПОСЕТИТЕ КУРСЫ 👉 https://www.henryharvin.com/machine-learning-course-using-r ⏰ ВИДЕО ПО ТЕМЕ Введение в кластеризацию (часть 1) Простая линейная регрессия (части 1–3) Мультилинейная регрессия (части 1–3) Логистическая регрессия (части 1–3) Дерево классификации (части 1–2) Продвинутые графики в R (части 1–5) Графическое суммирование данных (части 1–5) 👥 О НАС Henry Harvin® входит в число 500 ведущих мировых компаний в сфере образовательных технологий: ✨ Более 460 000 выпускников ✨ Более 900 корпоративных клиентов ✨ Более 500 отмеченных наградами тренеров ✨ Более 1200 Курсы 📩 СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ Twitter (X) LinkedIn 📞 СВЯЖИТЕСЬ С НАМИ Эл. почта: info@henryharvin.com Телефон доверия: +91-9899577620 WhatsApp: +91-9891953953 ✨ Не забудьте ПОДПИСАТЬСЯ 📱 | ЛАЙК ❤️ | ПОДЕЛИТЬСЯ ⏭️

Название:

Кластерный анализ, часть 2 | Понимание мер расстояния в машинном обучении | Henry Harvin Education

Категория:

Разное