- Bạn vui lòng tham khảo Thỏa Thuận Sử Dụng của Thư Viện Số
Tài liệu Thư viện số
Danh mục TaiLieu.VN
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 9.2: Học dựa trên xác suất. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: expectation maximization; GMM và K-means; thuật toán EM; mô hình hỗn hợp và phân cụm; mạng nơron để thực hiện suy diễn Bayes;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
22 p stu 19/06/2023 23 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Học dựa trên xác suất, Naïve gradient decent, Huấn luyện K-means, Thuật toán EM
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm
Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu - Chương 4+5: Phân cụm. Chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán học có giám sát (Supervised learning) và bài toán học không giám sát (Unsupervised learning); giải thuật phân cụm; đánh giá chất lượng phân cụm (Clustering quality);... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
32 p stu 19/06/2023 28 0
Từ khóa: Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu, Giải thuật phân cụm, Đánh giá chất lượng phân cụm, Phương pháp K-means, Thuật toán Online K-means
Bài giảng Khai phá web - Bài 2: Học máy (Phần 3)
Bài giảng Khai phá web - Bài 2: Học máy (Phần 3). Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: các khái niệm cơ bản; thuật toán k-means; biểu diễn cụm; phân cụm phân cấp; hàm khoảng cách; chuẩn hóa dữ liệu; xử lý nhiều loại thuộc tính;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!
66 p stu 31/01/2023 35 0
Từ khóa: Bài giảng Khai phá web, Khai phá web, Thuật toán k-means, Hàm khoảng cách, Chuẩn hóa dữ liệu, Phân cụm phân cấp, Học có giám sát
Đăng nhập
Bộ sưu tập nổi bật