DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) ist ein Clustering-Algorithmus, der in der Lage ist, Cluster in einem Datensatz zu identifizieren, die nicht nur auf räumliche Nähe, sondern auch auf Dichte basieren. Im Gegensatz zu k-Means und anderen Clustering-Algorithmen benötigt DBSCAN keine Anzahl von Clustern, die im Voraus festgelegt werden müssen, was ihn zu einem sehr flexiblen Algorithmus macht.
weiterlesen…Kategorie: Data Science
Einführung in den K-Means-Algorithmus und seine Implementierung in Python
K-Means ist einer der bekanntesten und am häufigsten verwendeten Algorithmen im Bereich des maschinellen Lernens und der Datenanalyse. Er wird hauptsächlich für Clustering-Aufgaben eingesetzt, bei denen es darum geht, Datenpunkte in Gruppen ähnlicher Objekte einzuteilen. In diesem Beitrag werden wir den K-Means-Algorithmus im Detail untersuchen, seine Anwendungen diskutieren und zeigen, wie er in Python implementiert werden kann.
weiterlesen…Naive Bayes-Modell
Das Naive Bayes-Modell ist ein probabilistisches Klassifikationsmodell, das auf dem Bayes-Theorem basiert und in vielen Anwendungsbereichen eingesetzt wird. Es wird oft verwendet, um Vorhersagen auf der Grundlage von Daten zu treffen, indem es die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass eine Beobachtung zu einer bestimmten Klasse gehört. Einige der häufigsten Anwendungsbereiche des Naive Bayes-Modells sind Textklassifikation, Spam-Filterung und Gesichtserkennung. In diesem Beitrag werden die Grundlagen, Datenvorbereitung, Trainingsprozess, Anwendung des Modells, Erweiterungen und Anwendungen, kritische Reflexion und Ausblick sowie die wichtigsten Erkenntnisse des Modells untersucht.
weiterlesen…Support Vector Regression (inkl. Python Beispiel)
Support Vector Regression (SVR) ist eine weit verbreitete Methode im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Im Gegensatz zur klassischen Support Vector Machine (SVM), die hauptsächlich für die Klassifikation eingesetzt wird, fokussiert sich die SVR auf Regressionsprobleme. In diesem Beitrag werden wir uns mit der Funktionsweise, typischen Anwendungen sowie Stärken und Schwächen der Support Vector Regression befassen.
weiterlesen…Verstärkendes Lernen
Verstärkendes Lernen ist ein Bereich des maschinellen Lernens, bei dem ein Agent lernt, wie er in einer bestimmten Umgebung durch die Durchführung von Aktionen bestimmte Belohnungen maximieren kann. Im Gegensatz zum Überwachten Lernen, bei dem der Algorithmus anhand von beschrifteten Beispielen lernt, wie er eine Aufgabe ausführen soll, und somit ein klares Ziel hat, muss der Verstärkende Lernalgorithmus das optimale Vorgehen in einer bestimmten Umgebung herausfinden.
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