Tự học Machine Learning | 4. Phân cụm với K-means

Tự học Machine Learning | 4. Phân cụm với K-means | Thân Quang Khoát

Рет қаралды 16,038

Thân Quang Khoát

Күн бұрын

Пікірлер: 21

@tim90s 17 күн бұрын

Cảm ơn thầy Khoát về kiến thức thầy mang lại cho tụi em

@nguyennv130 Жыл бұрын

em thưa thầy, em không phải là học sinh của thầy. Nhưng em thấy thầy giảng dễ hiểu quá và em cũng rất đam mê machine learning nên em rất mong được thầy đăng các video bài giảng của thầy ạ để bọn em, những sinh viên không học ở những môi trường tuyệt vời như Bách Khoa Hà nội có cơ hội tiếp cận mảng này 1 cách đơn giản ạ. em cảm ơn thầy rất nhiều

@thanquangkhoat4070 Жыл бұрын

Cám ơn em. Mình sẽ cố gắng đăng nếu có video hữu ích cho mọi người.

@Charles-my2pb 3 жыл бұрын

Xem video của thầy em biết thêm nhiều điều mới ạ ^^ Hi vọng khi nào hết dịch thì em sẽ được lên Lab gặp thầy ạ ^^

@thanquangkhoat4070 3 жыл бұрын

mình có học trò ngoại quốc ư? :)

@NamVu-bu8de 7 ай бұрын

Em chào thầy ạ, thầy cho em hỏi thầy có ghi lại các video học sâu không ạ

@thanquangkhoat4070 7 ай бұрын

Mình không dạy môn đó ở trường nên ko có video em ah.

@study6143 2 жыл бұрын

thầy ơi, thầy cho em hỏi bằng cách nào để : đề xuất mô hình input để so sánh k-means và k-NN ạ

@thanquangkhoat4070 2 жыл бұрын

Chào em. K-means và K-NN thường dùng cho các bài toán khác nhau. Ví dụ K-means dùng cho clustering (thuộc nhóm unsupervised learning), còn k-NN thường dùng cho supervised learning. Mình chưa biết so sánh trực tiếp thế nào. Có thể không so sánh dc.

@chituongla8407 Жыл бұрын

giờ thì t đã hiểu vì sao cấp 3 phải học hàm số, tích phân,... rồi :)

@nguyenannie9473 2 жыл бұрын

Thầy ơi, thầy cho em hỏi ạ, cái constrained clustering với k-means nó khác biệt nhiều so với clustering với k-means không ạ?

@thanquangkhoat4070 2 жыл бұрын

Mình chưa biết nó khác hay không. Em có thể gửi link đến tài liệu nói về constrained clustering với k-means. Lúc đó mình mới trả lời dc. Nếu có thêm "constrained" thì có thể sẽ khác.

@nguyenannie9473 2 жыл бұрын

@@thanquangkhoat4070 dạ có ạ, em có đang nghiên cứu 1 tài liệu cũng khá lâu, từ 2010 thầy ạ! Nội dung này nằm ở chương 5, từ trang 82 trong tài liệu này ạ! Em cảm ơn thầy ạ! drive.google.com/file/d/1qnPwjO7MoQQqGc0hP5tDv1l3nEhl_KEN/view?usp=sharing

@thanquangkhoat4070 2 жыл бұрын

Mình đọc trong đó thì thấy họ nói "constraint" là những thông tin/tri thức (đôi khi là meta-data) thêm vào để ràng buộc K-means. Mục đích của việc này là tạo ra clusters có chất lượng tốt, theo mong muốn của ng dùng. Đây là cách làm phổ biến nhằm đưa thêm tri thức bên ngoài vào 1 mô hình học máy.

@nguyenannie9473 2 жыл бұрын

Em cảm ơn thầy rất nhiều ạ