Wszystkie pola: clustering techniques

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Exploring data set of 6000 Indian food recipes - with Machine Learning techniques of classification and clustering
Eksplorowanie zbioru danych 6000 hinduskich przepisów z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego obejmujących klasyfikację i klastrowanie
Autorzy:: Koszyk, Daniel
Słowa kluczowe:: KMeans, KMedoids, Gaussian Mixture, expectation maximization, K Nearest Neighbours, Random Forest, Decision Tree, text preprocessing, Python, TF-IDF, classification, clustering, machine learing, model, Indian cuisines, pandas, data set
k-średnich, k-najbliższych sąsiadów, k-medoidów, lasy losowe, Gaussian Mixture, drzewa decyzyjne, Python, TF-IDF, klasyfikacja, klastrowanie, grupowanie, uczenie maszynowe, hinduska kuchnia, pandas, zbiór danych; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Exploring different machine learning techniques for building recommender system for books in amazon dataset
Badanie różnych technik uczenia maszynowego do stworzenia sytemu rekomendacji dla książek z zestawu danych Amazona
Autorzy:: Soska, Mikołaj
Słowa kluczowe:: machine learning, clustering, classification, nearest neighbour search, recommender system, Python, Java, JavaFX, MySQL,
uczenie maszynowe, klastrowanie, klasyfikacja, wyszukiwanie najbliższego sąsiada, system rekomendujący, Python, Java, JavaFX, MySQL; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Application of various machine learning techniques to the film recommendation system
Zastosowanie różnych technik uczenia maszynowego do systemu rekomendacji filmów
Autorzy:: Kołodziej, Katarzyna
Słowa kluczowe:: uczenie maszynowe, filtrowanie kolaboracyjne, filtrowanie oparte na zawartości, rekomendacje hybrydowe, faktoryzacja SVD, algorytm k-najbliższych sąsiadów, nieujemna faktoryzacja macierzy, algorytm Slope One, ko-klastrowanie, TF.IDF
machine learning, collaborative filtering, content-based filtering, hybrid recommendations, SVD factorization, k-nearest neighbors algorithm, non-negative matrix factorization, Slope One algorithm, co-clustering, TF.IDF; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

Szczegóły

Informacja