CLUSTERING with K-MEANS ALGORITHM
Ойын-сауық
CLUSTERING with K-MEANS ALGORITHM | K-MEANS ALGORITMASI ile KÜMELEME Clustering with K-means algorithm | K-means algoritması ile Kümeleme python
Makine öğrenmesi derslerimize (Clustering) ve #Uygulamaları " adlı eğitimimizle devam ediyoruz.
Eğitimimizde "Kümeleme nedir? Nerelerde kullanılır? Python ile Kümeleme" konularına değineceğiz.
Konular
- #Kümeleme #uygulamalar ı
- Kümeleme İçin #Veri #Ön #İşleme
- #Bölütleme #Metotları
- #Hiyerarşik #Metotlar
- #Python #İle #Modellerini #değerlendirme
Not: Hiç bilmeyen arkadaşların da öğrenebilmesi için sıfırdan anlatım yapılacaktır.
Eğitim için kullanılacak veri setleri : cicekler, penguenler yorum kısmından veri setini sora bilirsiniz
#kmeans python,python dersleri,makine öğrenmesi,makine öğrenmesi python,makine öğrenmesi projeleri,makine öğrenmesi algoritmaları,kümeleme algoritmaları,kümeleme cluster tekniği,kümeleme yöntemleri,kümeleme yöntemi,k means,k means algoritması,k means clustering,k means python,kmeans sklearn,kümeleme python,k-means clustering,clustering,CLUSTERING with K-MEANS ALGORITHM | K-MEANS ALGORITMASI ile KÜMELEME,CLUSTERING,KÜMELEME,K-MEANS,ALGORITHM kümeleme analizimakine öğrenmesi dersleriMurtaza Abdissamat
Пікірлер: 47
Пікірлеріңізді қалдыра кетіңіздер!
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
#------------------BUTTONS TO SHOW OR SAVE QRCODE------------------ btn = Button(cp, text='Show QR code', bd='5', command=show, width=15) btn.pack() btn = Button(cp, text='Save QR code', command=generate, bd='5', width=15) btn.pack()
Keremet
Қай жерде болсақта, қандай тілде болсада, білім алған өте сауабы мол амал ғой, біліміңіз арта берсін, қазақ жастарының көзін ашып, білімге қарай жол көрсетіп жүргеніңізге мың алғыс 👏👏👏👏👏
@makedev_
8 күн бұрын
Қолдауыңызға рақмет!
Уау керемет🤩
Күшті шығыпты
@makedev_
8 ай бұрын
Рақмет!
Күштіііі
@makedev_
2 ай бұрын
Қолдауыңызға рақмет! Каналға жазылып қойыңыз, таныстарыңызбен бөлісіңіз
keremet
@makedev_
3 ай бұрын
Қолдауыңызға рақмет! Каналға жазылып қойыңыз, таныстарыңызбен бөлісіңіз
Туркестан
PUBG
from ortools.linear_solver import pywraplp def create_data_model(): """Create the data for the example.""" data = {} weights = [48, 30, 19, 36, 36, 27, 42, 42, 36, 24, 30] data['weights'] = weights data['items'] = list(range(len(weights))) data['bins'] = data['items'] data['bin_capacity'] = 100 return data def main(): data = create_data_model() # Create the mip solver with the SCIP backend. solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('SCIP') if not solver: return # Variables # x[i, j] = 1 if item i is packed in bin j. x = {} for i in data['items']: for j in data['bins']: x[(i, j)] = solver.IntVar(0, 1, 'x_%i_%i' % (i, j)) # y[j] = 1 if bin j is used. y = {} for j in data['bins']: y[j] = solver.IntVar(0, 1, 'y[%i]' % j) # Constraints # Each item must be in exactly one bin. for i in data['items']: solver.Add(sum(x[i, j] for j in data['bins']) == 1) # The amount packed in each bin cannot exceed its capacity. for j in data['bins']: solver.Add( sum(x[(i, j)] * data['weights'][i] for i in data['items']) 0: bin_items.append(i) bin_weight += data['weights'][i] if bin_weight > 0: num_bins += 1 print('Bin number', j) print(' Items packed:', bin_items) print(' Total weight:', bin_weight) print() print() print('Number of bins used:', num_bins) print('Time = ', solver.WallTime(), ' milliseconds') else: print('The problem does not have an optimal solution.') if __name__ == '__main__': main()
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
Уау керемет🤩
Күшті шығыпты
@makedev_
8 ай бұрын
Рақмет!
keremet
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
Hiç bilmeyen arkadaşlar için iyi olmuş
Уау керемет🤩
Уау керемет🤩
Уау керемет🤩
Уау керемет🤩
Уау керемет🤩
Уау керемет🤩
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet
keremet