* Cantinho Satkeys

Refresh History
  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal   4tj97u<z
    04 de Julho de 2025, 11:58
  • JPratas: dgtgtr Pessoal  101041 Vamos Todos Ajudar na Manutenção do Forum, Basta 1 Euro a Cada Um  43e5r6
    03 de Julho de 2025, 19:02
  • cereal killa: Todos os anos e preciso sempre a pedir esmolas e um simples gesto de nem que seja 1€ que fosse dividido por alguns ajudava, uma coisa e certa mesmo continuando isto vai levar volta a como se tem acesso aos tópicos, nunca se quis implementar esta ideia mas quem não contribuir e basta 1 € por ano não terá acesso a sacar nada, vamos ver desenrolar disto mais ate dia 7,finalmente um agradecimento em nome do satkeys a quem já fez a sua doação, obrigada
    03 de Julho de 2025, 15:07
  • m1957: Por favor! Uma pequena ajuda, não deixem que o fórum ecerre. Obrigado!
    03 de Julho de 2025, 01:10
  • j.s.: [link]
    02 de Julho de 2025, 21:09
  • j.s.: h7t45 ao membro anónimo pela sua ajuda  49E09B4F
    02 de Julho de 2025, 21:09
  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
    01 de Julho de 2025, 17:18
  • FELISCUNHA: Votos de um santo domingo para todo o auditório  4tj97u<z
    29 de Junho de 2025, 11:59
  • m1957: Foi de boa vontade!
    28 de Junho de 2025, 00:39
  • j.s.: passem f.v. por aqui [link]    h7t45
    27 de Junho de 2025, 17:20
  • j.s.: renovamos o nosso pedido para uma pequena ajuda para pagemento  do nosso forum
    27 de Junho de 2025, 17:19
  • j.s.: h7t45 aos convidados de honra Felizcunha e M1957 pela ajuda
    27 de Junho de 2025, 17:15
  • j.s.: dgtgtr a todos  4tj97u<z
    27 de Junho de 2025, 17:13
  • FELISCUNHA: ghyt74  pessoal  4tj97u<z
    27 de Junho de 2025, 11:51
  • JPratas: try65hytr A Todos  classic k7y8j0
    27 de Junho de 2025, 04:35
  • m1957: Por favor vaamos todos dar uma pequena ajuda, para não deixar encerrar o fórum! Obrigado.
    26 de Junho de 2025, 23:45
  • FELISCUNHA: j.s. enviei PM  101041
    26 de Junho de 2025, 21:33
  • FELISCUNHA: try65hytr  pessoal   htg6454y
    26 de Junho de 2025, 21:33
  • JPratas: try65hytr Pessoal  4tj97u<z
    26 de Junho de 2025, 02:28
  • cereal killa: Boa Tarde Pessoal E com enorme tristeza que depois de 15 anos que idealizei e abri este fórum vejo que esta na iminência de fechar portas porque ninguém tenta ajudar o pagamento do servidor, mas cada ano e sempre difícil arranjar almas caridosas que nos bom ajudando mas este ano esta complicado, mas infelizmente e como diz o j.s dia 5/07 se não houver algumas ajudas esta vez vai mesmo fechar…..e pena e triste mas tudo na vida tem fim. obrigada cereal killa
    25 de Junho de 2025, 19:40

Autor Tópico: Machine Learning Series K-Means Clustering in Python  (Lida 265 vezes)

0 Membros e 1 Visitante estão a ver este tópico.

Offline mitsumi

  • Sub-Administrador
  • ****
  • Mensagens: 121842
  • Karma: +0/-0
Machine Learning Series K-Means Clustering in Python
« em: 29 de Julho de 2019, 14:31 »

Machine Learning Series: K-Means Clustering in Python
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 1 Hour | 185 MB
Genre: eLearning | Language: English

Introducing K-Means Clustering. This first topic in the K-Means Clustering series introduces this unsupervised machine learning algorithm as well as K-means clustering concepts such as centroids and inertia. K-means clustering works well when we have unlabeled data. The outputs of K-means clustering are described as well as the uses of this algorithm in areas such as customer segmentation, insurance fraud detection, and document classification.
K-Means Clustering Advantages and Disadvantages. This second topic in the K-Means Clustering series covers where K-means clustering works well and where it doesn't work well. K-means clustering guarantees convergence, works well with large datasets, and provides low computation cost. Disadvantages include that it is difficult to predict the number of clusters or the value of K, can lack consistency, and has cluster shape restriction.
Choosing the Value of Parameter K. This third topic in the K-Means Clustering series explains how to choose the best value for K where K is the number of clusters. The Elbow, Silhouette, and Gap Statistic methods are discussed for choosing the optimal value for K.
K-Means Clustering Model in Python. This fourth topic in the K-Means Clustering series shows you how to create a K-means clustering model in Python. Practice the steps of initializing, assigning, and updating to implement this algorithm in Python using the jupyter notebook. You can implement K-means clustering using Scikit-Learn.
K-Means Clustering Mini Batch. This fifth topic in the K-Means Clustering series explains how to perform mini batch clustering in Python. Learn why mini-batch is important in K-Means clustering and how it works on data sets. Follow along in this hands-on session.
K-Means Clustering Evaluation Method. This sixth topic in the K-Means Clustering series explains how to perform the K-Means Clustering Evaluation Method. Practice applying four evaluation methods: Sum of Squared Error Method, Scatter Criteria, Rand Index, and the Precision Recall Measure.
K-Means Clustering Prediction. This seventh topic in the K-Means Clustering series explains how to predict values based upon the K-Means Clustering model. Follow along in this hands-on session using Python and the jupyter notebook.
           

               

Download link:
Só visivel para registados e com resposta ao tópico.

Only visible to registered and with a reply to the topic.

Links are Interchangeable - No Password - Single Extraction