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← K-Means Clustering Visualization - Intro to Machine Learning

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Showing Revision 9 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Agora, quero mostrar uma ferramenta de visualização que encontrei online
  2. e que acredito que ajuda bastante a ver o que o agrupamento k-means significa.
  3. Ela deve dar uma boa ideia de como ele funciona.
  4. Eu gostaria de agradecer à Naftali Harris,
  5. que criou esta visualização e nos permitiu usá-la.
  6. Colocarei um link para este site nas Notas do instrutor. Você pode
  7. acessá-lo e brincar com ela sozinho.
  8. Ela começa me perguntando como escolher os centroides iniciais dos clusters.
  9. Começarei com Randomly agora.
  10. Que tipo de dados quero usar?
  11. Há coisas diferentes aqui.
  12. Sugiro que você brinque com elas.
  13. Gaussian Mixture é bem semelhante a um dos exemplos simples que vimos
  14. até agora.
  15. Dados Gaussian Mixture se parecem com isto.
  16. Estes são todos os pontos que temos que classificar.
  17. A primeira pergunta é:
  18. quantos centroides você acha que é o número correto nestes dados?