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コミュニティ検出Graph Community Detection
私たちのデータがネットワークまたはグラフとして表現できる場合、グラフコミュニティ検出方法を使用してクラスタリングを行うことができます。このアルゴリズムでは、グラフコミュニティ（graph community）は通常、頂点（vertice）の部分集合として定義され、その中の頂点はネットワークの他の部分と比較してより密に接続されています。次の図は、最近閲覧した8つのウェブサイトを示す単純なグラフで、それらのウィキペディアページ内のリンクに基づいて接続されています。
小小程序员 05-13 15:52
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階層クラスタリングアルゴリズム
階層的クラスタリングアルゴリズムは実際には2種類に分けられます：トップダウンまたはボトムアップ。ボトムアップのアルゴリズムでは、最初に各データポイントを単一のクラスタと見なし、その後順次クラスを結合（または集約）していき、すべてのクラスがすべてのデータポイントを含む単一のクラスタに結合されるまで続けます。したがって、ボトムアップの階層的クラスタリングは合成クラスタリングまたはHACと呼ばれます。クラスタの階層構造は木（または樹形図）で表されます。
05-13 13:44
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DBSCANクラスタリングアルゴリズム
DBSCAN（ノイズ付きアプリケーションの密度ベース空間クラスタリング）は、比較的代表的な密度ベースのクラスタリングアルゴリズムで、平均シフトクラスタリングアルゴリズムに似ていますが、いくつかの顕著な利点があります。
05-12 16:56
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平均オフセットクラスタリングアルゴリズム
05-12 16:55
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K-MEANSクラスタリングアルゴリズム
05-12 16:55
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ベイジアン確率（Bayesian Probability）
ベイズ確率は、ベイズ理論によって提供される確率の解釈の一つであり、確率をある人がある命題に対する信頼の程度として定義する概念を採用しています。ベイズ理論は同時に、ベイズの定理を新しい情報に基づいて既存の信頼度を導出または更新する規則として使用できることを提案しています。
05-12 15:22
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エッジ化Marginalization
マージナリゼーションは、ある変数に基づいて別の変数を発見する方法であり、変数の可能な値を合計することにより、別の変数の限界的な寄与を判定します。この定義は比較的抽象的です。
payititi-AI助手 05-12 00:11
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階層クラスタリングHierarchical clustering
階層的クラスタリングは、下から上への不断の併合または上から下への不断の分割によって入れ子状のクラスタを形成するアルゴリズムの総称です。このような階層的なクラスは「デンドログラム」で表され、凝集型クラスタリング（Agglomerative Clustering）アルゴリズムはその一つです。
05-12 00:11
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ゲーム理論Game theory
ゲーム理論は対策理論、ゲーム理論などとも呼ばれ、現代数学の新しい分野であると同時に、オペレーションズ・リサーチの重要な学科でもあります。主にインセンティブ構造間の相互作用を研究し、ゲームにおける個体の予測行動と実際の行動を考慮し、関連する最適化戦略を研究します。
05-12 00:10
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オーバーラン学習機Extreme Learning Machine
超限学習機は機械学習の分野における一種のニューラルネットワークモデルであり、単一隠れ層フィードフォワードニューラルネットワークの求解に使用することができます。
05-12 00:07
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調査率Precision
查準率は情報検索や統計分類に用いられる指標で、抽出された正しいサンプル数の抽出サンプル数に対する比率を指します。似た概念に再現率があり、これは抽出されたサンプル数の総サンプル数に対する比率を指します。
05-12 00:06
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プール化Pooling
プーリングは空間プーリングとも呼ばれ、畳み込みニューラルネットワークにおいて特徴を抽出するための手法であり、異なる特徴に対して集約統計処理を行うことで、相対的に低い次元を得ると同時に、過学習現象を回避します。プーリングは各特徴マップの次元を下げると同時に、大部分の重要な情報を保持します。現在、主に最大化、平均化、加算などの方法があります。最も一般的なプーリング操作 最も一般的なプーリング操作
05-12 00:05