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鐵人賽 影片教學 DAY 12
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 12 篇

技術 [Day-12] R語言 - K - prototype 實作 ( K - prototype in R.Studio)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## k prototype #### library(clustMixType) data(iris)...

Denny Chang ‧ 2021-09-12
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鐵人賽 影片教學 DAY 11
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 11 篇

技術 [Day-11] R語言 - K - mode 實作 ( K - mode in R.Studio)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 library(naniar) data(iris) any_na(iris) #前置1: chk NA...

Denny Chang ‧ 2021-09-11
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鐵人賽 影片教學 DAY 3
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 3 篇

技術 [Day-3] R語言 - 分群分類 傻傻分不清楚~ (clustering vs classification)

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Denny Chang ‧ 2021-09-03
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鐵人賽 影片教學 DAY 28
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 28 篇

技術 [Day-28] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 提升模型準確度 ( Improve Model Accuracy by Clustering in R.Studio )

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Denny Chang ‧ 2021-09-28
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鐵人賽 影片教學 DAY 10
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 10 篇

技術 [Day-10] R語言 - kernel K - means 實作 ( kernel K - means in R.Studio)

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 library(naniar) data(iris) any_na(iris) #前置1: chk NA...

Denny Chang ‧ 2021-09-10
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鐵人賽 影片教學 DAY 4
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 4 篇

技術 [Day-4] R語言 - 分群重點演算法 ( Clustering Algorithm )

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Denny Chang ‧ 2021-09-04
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鐵人賽 影片教學 DAY 18
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 18 篇

技術 [Day-18] R語言 - 分群應用(一) k - prototype類別補值 - 上 ( Fill.NA with k - prototype in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## 應用一: 分群補值(數值+類別) #### library(missForest) #產生隨機na值...

Denny Chang ‧ 2021-09-18
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鐵人賽 影片教學 DAY 26
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 26 篇

技術 [Day-26] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 資料分群 ( data clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼(延續昨天) #步驟二: 資料分群，哪個演算法? data_num <- done[,c(6,13:2...

Denny Chang ‧ 2021-09-26
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鐵人賽 影片教學 DAY 7
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 7 篇

技術 [Day-7] R語言 - K - means 簡介 ( K - means Algorithm )

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Denny Chang ‧ 2021-09-07
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鐵人賽 影片教學 DAY 30
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 30 篇

技術 [Day-30] R語言 - 分群總結與感言 ( Clustering Summary )

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Denny Chang ‧ 2021-09-30
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鐵人賽 影片教學 DAY 22
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 22 篇

技術 [Day-22] R語言 - 分群應用(三) 相異點偵測 ( detect dissimilar point by clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 ## 應用三: 相異點偵測 #### library(clustMixType) data(iris) i...

Denny Chang ‧ 2021-09-22
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鐵人賽 影片教學 DAY 19
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 19 篇

技術 [Day-19] R語言 - 分群應用(一) k - prototype類別補值 - 下 ( Fill.NA with k - prototype in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #均值+眾數 vs 列入各群權重 final_mean <- final[,c(1:4...

Denny Chang ‧ 2021-09-19
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鐵人賽 影片教學 DAY 1
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 1 篇

技術 [Day-1] R語言 - 分群綱要(clustering in r)

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Denny Chang ‧ 2021-09-01
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鐵人賽 影片教學 DAY 14
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 14 篇

技術 [Day-14] R語言 - GMM 高斯混和模型 實作-下 feat EM調參 ( GMM & EM in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 #延續上一支影片 gmm = GMM(iris, 4, dist_mode = "eucl_di...

Denny Chang ‧ 2021-09-14
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鐵人賽 影片教學 DAY 8
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 8 篇

技術 [Day-8] R語言 - K - means 實作 ( K - means in R.Studio)

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Denny Chang ‧ 2021-09-08
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鐵人賽 影片教學 DAY 27
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 27 篇

技術 [Day-27] R語言 - 分群應用(五) 分群預測 - 建模與診斷 ( Modeling and Diagnosis in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼(延續昨天) #步驟三: 建模&診斷 #隨機抽樣 group_1$default.payment.n...

Denny Chang ‧ 2021-09-27
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鐵人賽 影片教學 DAY 29
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 29 篇

技術 [Day-29] R語言 - 分群其他演算法 ( Clustering other Algorithms )

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Denny Chang ‧ 2021-09-29
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鐵人賽 影片教學 DAY 21
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 21 篇

技術 [Day-21] R語言 - 分群應用(二) 離群值偵測 - 下 ( detect outlier by clustering in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 # GMM、k-means++皆可 library(naniar) data(iris) any_na(i...

Denny Chang ‧ 2021-09-21
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鐵人賽 影片教學 DAY 17
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 17 篇

技術 [Day-17] R語言 - 分群應用(一) GMM數值補值-下 ( Fill.NA with GMM in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #均值 vs 列入各群權重 final_mean <- final[,c(1:4,10...

Denny Chang ‧ 2021-09-17
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鐵人賽 影片教學 DAY 15
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 15 篇

技術 [Day-15] R語言 - 分群應用(一) 補值前處理 ( Fill.NA with Clustering in R.Studio )

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Denny Chang ‧ 2021-09-15
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鐵人賽 影片教學 DAY 16
R語言-分群(clustering)的實戰應用 系列 第 16 篇

技術 [Day-16] R語言 - 分群應用(一) GMM數值補值-上 ( Fill.NA with GMM in R.Studio )

您的訂閱是我製作影片的動力訂閱點這裡~ 影片程式碼 (延續昨天) #演算法 library(ClusterR) opt_gmm = Optimal_Clust...

Denny Chang ‧ 2021-09-16
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鐵人賽 AI & Data DAY 21
關於我從基礎程設轉職到人工智慧入門 系列 第 21 篇

技術 [DAY21] 機器學習 - 分群與分類(一)

分群理論 群內差異小，群間差異大 找出比較相似的資料聚集在一起，形成集群（Cluster） 相似性的依據是採用歐式距離，相對距離愈近、相似程度越高，被歸類至同...

泉韵 ‧ 2023-10-06 ‧團隊每件事都壓死線的大家真的可以完賽嗎？
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