Нуждае ли се от обучение модел без надзор, въпреки че няма етикетирани данни?
Един неконтролиран модел в машинното обучение не изисква етикетирани данни за обучение, тъй като има за цел да намери модели и връзки в данните без предварително дефинирани етикети. Въпреки че неконтролираното обучение не включва използването на етикетирани данни, моделът все още трябва да премине процес на обучение, за да научи основната структура на данните
Как да оценим производителността на алгоритмите за клъстериране при липса на етикетирани данни?
В областта на изкуствения интелект, по-специално в машинното обучение с Python, оценката на ефективността на алгоритмите за клъстериране при липса на етикетирани данни е решаваща задача. Алгоритмите за групиране са техники за обучение без надзор, които имат за цел да групират подобни точки от данни заедно въз основа на техните присъщи модели и прилики. Докато липсата на етикетирани данни
Каква е разликата между клъстерните алгоритми за k-средно и средно изместване?
Алгоритмите за клъстериране на k-средно и средно изместване се използват широко в областта на машинното обучение за задачи за клъстериране. Въпреки че споделят целта да групират точки от данни в клъстери, те се различават по своите подходи и характеристики. K-means е алгоритъм за клъстериране, базиран на центроид, който има за цел да раздели данните на k отделни клъстера. То
Какво е ограничението на алгоритъма за k-средни стойности при групиране на групи с различен размер?
Алгоритъмът за k-средни стойности е широко използван алгоритъм за групиране в машинното обучение, особено при неконтролирани учебни задачи. Той има за цел да раздели набор от данни на k различни клъстера въз основа на сходството на точките от данни. Алгоритъмът за k-средни стойности обаче има определени ограничения, когато става въпрос за групиране на групи с различен размер. В този отговор ще се задълбочим