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机器学习中级-无监督学习-轮廓系数
尹成学院
2023-01-13 01:38:31
课时名称
课时知识点
机器学习中级-无监督学习-轮廓系数
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机器
学习
之无
监督
学习
三大聚类算法应用实战
本课程主要讲解介绍无
监督
学习
、聚类算法 、常见聚类算法的应用和优化 、tensorflow的基本处理流程。通过课程
学习
可以了解
机器
学习
中的无
监督
学习
2.可以
学习
到Python下TensorFlow处理问题的流程 3.选择无
监督
的聚类算法来处理问题 。
【火炉炼AI】
机器
学习
024
-
无
监督
学习
模型的性能评估
-
-
轮廓
系数
【火炉炼AI】
机器
学习
024
-
无
监督
学习
模型的性能评估
-
-
轮廓
系数
(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit
-
learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 前面我们
学习
过
监督
学习
模型的性能评估,由于数据集有标记,所以我们可以将模型预测值和真实的标记做比较,计算两者之间的差异,从而来评估
监督
学习
模型的好坏。 但是,对于无
监督
学习
...
机器
学习
(17)无
监督
学习
-
-
K
-
means算法与性能评估
目录 一、K
-
means 1、概念 2、过程 3、API(K
-
means) 二、K
-
means性能评估 1、
轮廓
系数
2、API(
轮廓
系数
) 一、K
-
means 1、概念 无
监督
学习
:没有目标值(没有标签)。 (聚类一般在分类之前,没有目标值的时候使用聚类) 采用迭代式的算法,直观易懂且实用。 缺点:容易受到局部最优解(避免:多次聚类,取多次聚类中心)。 最优解:k个中心点挤在一起。 例:对这些人物的分类,没有目标值,就是无
监督
学习
。 2、过程 例...
4.6 无
监督
学习
—K
-
means算法
文章目录4.7.1 什么是无
监督
学习
4.7.2 无
监督
学习
包含算法4.7.3 K
-
means原理4.7.4 K
-
meansAPI4.7.5 案例:k
-
means对Instacart Market用户聚类5.1 分析5.2 代码4.7.6 Kmeans性能评估指标6.1
轮廓
系数
6.2
轮廓
系数
值分析6.3 结论6.4
轮廓
系数
API6.5 用户聚类结果评估4.7.7 K
-
means总结每日作业 4.7.1 什么是无
监督
学习
一家广告平台需要根据相似的人口学特征和购买习惯将美国人口分成不同的小组,以便广告
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