教師なし学習（クラスタリング） | ノートで伝える機械学習入門シリーズ
HTML-код
- Опубликовано: 17 окт 2024
- 【ノートで伝える機械学習入門シリーズ】
機械学習の基礎をノートに書きながら分かりやすく解説していきます！
人工知能（AI）とは | ノートで伝える機械学習入門シリーズ
• 人工知能（AI）とは | ノートで伝える機械...
学習と推論 | ノートで伝える機械学習入門シリーズ
• 学習と推論 | ノートで伝える機械学習入門シリーズ
教師あり学習とは（回帰と分類） | ノートで伝える機械学習入門シリーズ
• 教師あり学習とは（回帰と分類） | ノートで...
回帰分析とは | ノートで伝える機械学習入門シリーズ
• 回帰分析とは | ノートで伝える機械学習入門...
■ Twitter
/ kikagaku_inc
■ 株式会社キカガク
www.kikagaku.c...
株式会社キカガクでは、機械学習・人工知能 (AI)・ディープラーニングの初心者向け入門セミナーを定期的に開催しています。機械学習を独学で挫折して諦めている方、ぜひ弊社のセミナーで機械学習を理解するための一歩を踏み出してみませんか。
#機械学習 #教師なし学習 #クラスタリング #プログラミング #入門 #キカガク #ディープラーニング #勉強 #教育 #研修 #セミナー #キカガクチャンネル #Python
まず適当に2点とって、点Aに近いデータ、点Bに近いデータをクラスタにする。二つのクラスタそれぞれから重心とってそれを新しい2点にする。またそこから近いクラスタを取って重心をとる。重心から近いクラスタが変わらなくなったらそれが答え。
ーーーーー
毎度勉強させていただいています
初学者が入るにあたって
本当にためになり、馴染みやすくためになっています。美しいコードの数々、解説。有難い限りです。
G検定受験予定です。本や問題集の解説読んでもよく分からなかった事がこちらの動画で理解できました。ありがとうございます。
G検定頑張ってください！！
勉強した後みると、とても分かりやすいので頭が整理されていきます。
めっちゃ助かります！
コメントありがとうございます！
Pythonの動画で勉強させてもらっております(特にスクレイピング)。今回も有り難うございます！
キカガクさんの動画は有料にしてもいいレベルなんで本当に助かります^ ^
毎回 勉強になる。
コメントありがとうございます！！
非常に嬉しいです！！
今後も秋山さんの学びに影響を与えられるような講座を出していきます！！
Nice video.
ハイパーパラメータである クラスタ数は エルボー法とデンドログラムで求めていたのですが、その解釈であってますか？
また、データは データ間の距離を合わせる為に 正規化または標準化をしていますがそれで良いんでしょうか？
独学なもので…。
大変わかりやすかったです。
ちなみに、クラスタリングをスタートさせる基準の2点は、どの座標から始めても、同じ結果に終着するのでしょうか？
データが無数にあった場合に、複数の解がありそうな気がしまして、、、
コメントありがとうございます！
いや、多少異なる結果にはなると思います！
たしかですが、必ず同じ結果には終着しないはずです！
@@imanyu_programming
お返事ありがとうございます！
承知しました、Pythonでシミュレーションして遊びたいと思います。
チャンネル登録させていただきました、他の動画でも勉強させていただきます！
@@hide-jy2vv チャンネル登録ありがとうございます！
はい！是非頑張ってください！
ノートシリーズ、非常に好きです。しかし、作る方は大変ですね。
続編を期待です。
ありがとうございます！！
大変な部分も多いですが、そのようなコメントをいただけると非常にやる気が出ます！！
ぜひ期待してお待ちいただければと思います！
Udemyで大橋さんの講座受けてからキカガクさんを贔屓にしてます。
いまにゅさんが講義で使われているペンタブ気になるので、よければ教えて下さい。
ありがとうございます！！
iPad使用してますよ！
Amazonって教師あり学習ですか？
なし学習ですか？
コメントありがとうございます！
答えがないので、教師なし学習です！
ありがとうございます！
大学のテストでで気になってました！
おっさんでも、分かり易いです。
コメントありがとうございます！