Тёмный

Модель кластеризации KMeans | К-средних | Метод локтя | KMeans часть 1 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 

machine learrrning
Подписаться 8 тыс.
Просмотров 6 тыс.
50% 1

✔️ Проверяющий ТЕСТ
на boosty boosty.to/machine_learrrning/... или VK wall-212358397_121
⚠️ Все ссылки на мои платформы, курсы здесь: taplink.cc/machine_learrrning
Поддержать канал можно оформив подписку на
🎉 boosty.to/machine_learrrning
🎉 machine_learrrning
🎉 А можете скидывать монеты на www.donationalerts.com/r/mach...
Канал в TG t.me/machine_learrrning
Группа в VK machine_learrrning
Курсы на платформе Stepik:
1. Библиотеки Python для Data Science stepik.org/a/129105
2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) stepik.org/a/127274
❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео:
- Что такое модель KMeans
- Как обучается KMeans
- Что такое KMeans++
- Как выбирать самое оптимальное количество кластеров
- Что такое метод локтя
🌟 Задача Кластеризации - • ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ, О...
0:00 Введение
0:25 План занятия
0:38 Что нужно знать для занятия
0:56 Тест/Поддержка
1:14 Суть модель KMeans
2:07 С какими данными лучше работает KMeans
2:21 Данные для кластеризации
2:42 Количество кластеров для KMeans
2:54 Случайная инициализация стартовых центроид
3:24 Расчет расстояния до центроид
4:26 Разбиение на кластеры
4:54 Изменение центроиды
5:05 Как делается пересчет центроиды в KMeans
6:32 Итерации в KMeans
7:09 Центроиды в KMeans не меняются
7:33 Определение, к какому кластеру присвоится новый объект. Кластеризация нового объекта
8:04 Результат построения KMeans
8:15 Новая случайная инициализация стартовых центроид
8:31 KMeans++
8:40 Суть KMeans++
8:51 Реализация KMeans++
10:04 Как выбрать оптимальное количество кластеров
10:16 Визуальная оценка количества кластеров
10:46 Когда непонятно, сколько кластеров
11:08 Как понять, качественная ли кластеризация
11:53 Метод локтя
12:34 Пример метода локтя
12:48 Один кластер
12:54 Внутрикластерное квадратичное расстояние
13:32 Формула квадратичного внутрикластерного расстояния
13:47 Два кластера
14:00 Формула квадратичного внутрикластерного расстояния
14:19 Три кластера
14:26 Почему падает разброс в кластеризации
14:51 Продолжение построения метода локтя
15:39 Как понять, количество кластеров с методом локтя
15:55 Резюме занятия
16:02 KMeasn кратко
16:12 Как строится KMeans кратко. Алгоритм построения KMeans
16:46 Как выбрать количество кластеров
17:04 ♡

Опубликовано:

 

4 июн 2024

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 24   
@olegtinkov6553
@olegtinkov6553 Год назад
Все видео на этом канале очень полезные: сложные вещи объясняются очень доступно. Спасибо за прекрасные уроки!!
@machine_learrrning
@machine_learrrning Год назад
Пожалуйста! Рада помочь в изучении машинного обучения :)
@jukovb111
@jukovb111 26 дней назад
Юля, я вас люблю!!! метод изложения, последовательность, визуализация плюс ваш шикарный голос и ровный темп позволяют понимать довольно сложные темы! и это после безуспешных попыток слушать ваших "старших" коллег ... бубнёж и усыпительные лекции Спасибо огромное
@samSosiska
@samSosiska 17 дней назад
Милфхантер
@user-ck7kw8en6k
@user-ck7kw8en6k 5 месяцев назад
Отличное объяснение!!
@aly7401
@aly7401 Год назад
Очень рада, новым видео. Я по вашему каналу к собесам готовлюсь
@machine_learrrning
@machine_learrrning Год назад
А я очень рада, что мои видео помогают к ним готовиться :)
@user-vu3tn4yt1u
@user-vu3tn4yt1u Год назад
Наконец понял, что это такое! Спасибо!!! На яндекс практикуме не смог врубиться !
@gorambartsumian
@gorambartsumian 11 месяцев назад
Отличное видео, спасибо, хочу отметить то что вы выделяете суть, т.е. не просто по клише рассказываете, а прям суть пытаетесь объяснить(например kmeans ++, объяснили суть метода), ооочень редко такое встретишь на русском языке, спасибо!
@user-oz3lm2ky5x
@user-oz3lm2ky5x Год назад
Ух! Молодец! Умненькая девочка! Знает K-means! И умеет доходчиво его объяснять!
@pavelkoloyan7187
@pavelkoloyan7187 Год назад
Как всегда очень доступно и полезно. Спасибо.
@nikita_5578
@nikita_5578 3 месяца назад
Очень хорошее объяснение! Чётко и понятно! Спасибо большое!!!
@user-jq5vk3nn4w
@user-jq5vk3nn4w 4 месяца назад
Спасибо за видео, помогает готовиться к сессии
@user-wr7vn3ve5e
@user-wr7vn3ve5e Год назад
Отлично! Спасибо!
@user-qw5ii4dm7n
@user-qw5ii4dm7n 5 месяцев назад
блин какая ты молодец
@user-dp9gi1vg8r
@user-dp9gi1vg8r 6 месяцев назад
кайф, хорошее виде. Спасибо тебе!
@user-hb6dg7gp3b
@user-hb6dg7gp3b Год назад
спасибо!
@Maximys-el7me
@Maximys-el7me 8 месяцев назад
Спасибо
@DB-ms2um
@DB-ms2um 28 дней назад
про ovr и ovo в задачах множественной классификации не забыли? Планировпли видео выпустить, но на канале не нашёл
@bakytti
@bakytti 10 дней назад
Большое спасибо! При кластеризации набора данных Module 6 с помощью KMeans и 3 кластеров, сколько образцов находится в кластере 1?
@user-ey2vv1dl3n
@user-ey2vv1dl3n Год назад
Уже начал волноваться! 2 месяца КАРЛ!)))
@machine_learrrning
@machine_learrrning Год назад
Да уж, давненько не виделись 😸
@KristinaDudenkova-pz8kf
@KristinaDudenkova-pz8kf Месяц назад
а как это сделать на сгенерированным набора данных?
@leonid_e
@leonid_e 10 месяцев назад
Аххаха читбанед на метод локтя) Выпал)
Далее
DOG vs CAT - POPPY PLAYTIME CHAPTER 3 | GH'S ANIMATION
00:10
100% она сделает 🤫
01:00
Просмотров 134 тыс.
К-средних (K-means)
9:53
Просмотров 3,2 тыс.
StatQuest: K-means clustering
8:31
Просмотров 1,5 млн
DOG vs CAT - POPPY PLAYTIME CHAPTER 3 | GH'S ANIMATION
00:10