Kategorie: Deep Learning

K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein einfacher, aber leistungsfähiger Machine-Learning-Algorithmus, der sowohl zur Klassifikation als auch zur Regression verwendet werden kann. Der Algorithmus basiert auf der Idee, dass ähnliche Datenpunkte im Raum der Merkmale auch ähnliche Zielvariablen haben werden.

Entscheidungsbaum-Klassifikation ist eine weit verbreitete Methode des maschinellen Lernens, die in verschiedenen Bereichen wie medizinischer Diagnostik, Finanzwesen und Marketing eingesetzt wird. In diesem Beitrag werden wir die Entscheidungsbaum-Klassifikation, ihre Funktionsweise und eine Python-Implementierung mit der Bibliothek Scikit-Learn erläutern.

Clustering-Algorithmen sind eine Gruppe von Algorithmen, die verwendet werden, um ähnliche Datenpunkte in einem Datensatz zu identifizieren und zu gruppieren. Diese Algorithmen sind in verschiedenen Bereichen nützlich, wie zum Beispiel in der Segmentierung von Kunden, der Bilderkennung, der Genomik und der Textanalyse.

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.

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.