Руки вверх Этот мощный алгоритм предоставит вам для каждой имеющейся у вас точки данных вектор вероятностей ( Я забыл название такого вектора, оно есть! ). Каждая вероятность будет относиться к каждому кластеру, которому вы пытаетесь назначить точку данных. Исходя из этого, вы можете поместить точку в кластер, к которому она более вероятно принадлежит. Это алгоритм мягкой кластеризации , поскольку он вряд ли скажет, какая точка принадлежит какому кластеру. Он скажет вам:..

Кластеризация в Node.js может быть сложной задачей в теории и разочаровывающей задачей на практике. Я хочу обрисовать основные идеи и приемы, которые я считаю полезными при работе с кластерами Node.js. Ключевые принципы заключаются в том, чтобы визуализировать процесс настройки кластера, думать о задачах как о «главных» или «рабочих» и использовать сообщения для явной передачи информации, которая запускает действия рабочих и главных задач. Когда рабочий процесс разветвляется, важно..

Пример того, как можно применить методы машинного обучения, чтобы ответить на важные вопросы современного футбольного клуба. Прошли те времена, когда менеджеры, тренеры и высшее руководство принимали решения о производительности игроков и решениях о трансферах исключительно на основании того, что они видели на поле. Быстрое технологическое развитие проложило путь аналитике, которую футбольные команды использовали для принятия важных деловых и тактических решений. В настоящее время..

Алгоритмы глубокого обучения хороши для сопоставления входных и выходных данных с помеченными наборами данных благодаря своей исключительной способности выражать нелинейные представления. Этот вид задач называется классификацией, когда кто-то должен маркировать эти данные. Независимо от того, маркируете ли вы изображения XRay или темы для новостных репортажей, это зависит от вмешательства человека и может стать довольно дорогостоящим по мере роста наборов данных. Кластерный анализ или..

Иерархическая кластеризация использует подход поиска групп в данных, так что экземпляры больше похожи друг на друга, чем на наблюдения в разных группах. Эта мера сходства обычно представляет собой евклидово расстояние между точками данных, но также могут использоваться Citi-block и геодезические расстояния. Данные разбиты на кластеры в иерархическом порядке. Количество кластеров равно 0 вверху и максимуму внизу. Из этой иерархии выбирается оптимальное количество кластеров. Существует..