- Katılım
- 17 Ocak 2024
- Mesajlar
- 202.094
- Çözümler
- 15
- Tepkime puanı
- 1
- Puan
- 38
- Web sitesi
- forumsitesi.com.tr
EM algoritması nedir?
EM algoritması, eksik veri problemlerini çözmek adına maksimum olasılık öngörülerini yapan yinelemeli bir algoritmadır. EM Algoritmasının her tekrarı iki adımdan meydana gelmektedir. Bu adımlar, bekleneni bulma (E-Adımı) ve maksimize etme (M Adımı) olarak isimlendirilmektedir (Baygül, 2007: 14-15).Kümeleme ve sınıflandırma nedir?
Sınıflandırma ve kümeleme nedir ve farkı nedir? Sınıflandırma, gözetimli(supervised); kümeleme gözetimsiz(unsupervised) öğrenme metodudur. -Verilerin etiketi vardır. -Verileri bir gruba yakınlığa/benzerliğe/alakaya/hiyerarşiye göre dahil eder.
Python k means nedir?
K-ortalama kümeleme ya da K-means kümeleme (K-means clustering) yöntemi N adet veri nesnesinden oluşan bir veri kümesini giriş parametresi olarak verilen K adet kümeye bölümlemektir. “K” algoritmaya başlamadan önce ihtiyaç duyulan sabit küme sayısını ifade etmektedir. …Veri Madenciliği kümeleme nedir?
Kümeleme Analizi Nedir? Bir veri kümesindeki verilerin,benzer özelliklerine göre belirli gruplara ayrılmasıdır. Bu grupların her birine küme denir. Kümeleme işleminde belirli gruplara ayrılan küme içindeki elemanların benzerliğinin fazla,kümeler arası benzerliğin ise en az olması amaçlanır.
KNN, Denetimli Öğrenmede sınıflandırma ve regresyon için kullanılan algoritmalardan biridir. En basit makine öğrenmesi algoritması olarak kabul edilir. Diğer Denetimli Öğrenme algoritmalarının aksine, eğitim aşamasına sahip değildir. Her iki durumda da, girdi, özellik alanında k en yakın eğitim örneklerinden oluşur.
K-Means nerede kullanılır?
K-Means ve Hiyerarşik Bölütleme yaygın olarak kullanılan kümeleme algoritmalarındandır. Bu algoritmalar müşteri segmentasyonu, pazar segmentasyonu, bilgisayar ile görü gibi alanlarda sıkça kullanılırlar.
Kernel k-Means nedir?
K-Means algoritması bir unsupervised learning(gözetimsiz öğrenme) ve kümeleme algoritmasıdır. Denetimsiz öğrenme , modeli denetlemeniz gerekmeyen bir makine öğrenme tekniğidir. Denetimsiz öğrenme algoritmaları, denetimli öğrenmeye kıyasla daha karmaşık işlem görevlerini gerçekleştirmenizi sağlar.Cluster tekniği nedir?
Clustering ( Kümeleme ) bir veri setinde benzer özellikler gösteren verilerin gruplara ayrılmasına denir. Aynı küme içinde benzerlikler fazla, kümeler arası benzerlikler azdır. Unsupervised Learning ( Gözetimsiz öğrenme ) vardır yani önceden herhangi bir bilgi verilmez.