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鐵人賽 自我挑戰組 DAY 19
Python資料分析學習地圖 系列 第 19

技術 Day 19 : KNN 與 K-means

今天進入演算法的介紹,首先打頭陣介紹的是 KNN 與 K-means,兩者不太一樣。 KNN 是監督式學習演算法;K-means 是非監督式學習演算法 KNN...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 [Day 07] 特徵圖想讓人分群 ~模型們的遷移學習戰~ 第二季 (k-means 實作篇)

前言 昨天我們使用預訓練模型EfficientNet去提取一張表情的高階特徵圖(1280張特徵圖), 今天,我們要用k-means將圖片特徵分群。 避免你忘了,...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 [Day 05] 當我~們同在一起在17在17 (k-means 理論篇)

前言 有一說一,表情辨識到底還是個分類任務。 如果我說有一種演算法可以在不需要標籤的情況下自動幫我們分組,你相信嗎? 那就叫分群演算法(clustering)!...

技術 Sklearn讀取自定的CSV k-means範例修改

數據集的使用,常常令人一頭霧水,舉例來說,iris dataset這個最常用的資料集。 用一行代碼就可以把資料集放進來了 iris = datasets.loa...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 20

技術 RNA-Sick@Day20 > 快用你那無敵的非監督機器學習想想辦法吧|依據表現量特徵將基因分群 feat. K-means clustering (下)

社交惡夢之請跟你座位旁的同學一組 k-means clustering 是我覺得最直觀好理解的分群方式。完整分群的過程概念可以分成兩大部分: 一是計算資料點之間...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 19

技術 RNA-Sick@Day19 > 快用你那無敵的非監督機器學習想想辦法吧|依據表現量特徵將基因分群 feat. MAPMAN (上)

需要將基因分群的場景 試驗設計有兩個組別以上的話,就會有超過一組的處理比較組。比如說香蕉由綠轉黃的過程就可以分成很多階段,取其中的四個階段採樣,同一轉錄產物在...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 20
機器學習入門 系列 第 20

技術 ML_Day20(KNN與K-Means差異)

簡單回顧 關於兩者更詳細的介紹可以參考ML_Day18(K-Means)及ML_Day19(KNN(懶惰學習)),這邊做一下整理,歸納出兩者的差異性,不然光看...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 18
機器學習入門 系列 第 18

技術 ML_Day18(K-Means)

什麼是非監督式學習 之前我們所介紹的幾種分類方法都監督式學習,而非監督式學習演算法只基於 輸入資料找出模式,無法正確找出結果。K-Means就是透過這個概念將資...