【待更新】第六章 别迷失在技术中 – 聚焦优化解决方案

Python Alan 5年前 (2019-05-03) 2466次浏览 0个评论 扫描二维码

本文为Python之 AI人工智能初学者指南第六章。

技术准备

数据集优化和控制

设计数据集并选择ML/DL模型

设计矩阵的批准

同意设计矩阵的格式
降维
训练数据集的容量

实现 k均值聚类方案

远见

数据

条件管理

策略

k 均值聚类项目

k 均值聚类的数学定义

Lloyd算法

k 均值聚类在案例研究中的目标

Python 项目

1 – 训练数据集
2 – 超参数
3 – k 均值聚类算法
4 – 定义结果标签
5 – 展示结果 – 数据点和聚类
测试数据集及预测

分析和展示结果

AGV虚拟聚类方案

总结

喜欢 (0)
[]
分享 (0)
发表我的评论
取消评论

表情 贴图 加粗 删除线 居中 斜体 签到

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址