Загрузка страницы

Лекция 4. Метод к-средних. Проверка гипотез

Метод к-средних. Датчики случайных чисел, зерно датчика. Визуализация алгоритма метода к-средних. Методы определения числа кластеров. Библиотека NbClust. Каменистая осыпь/локоть. Многомерное шкалирование для визуализации кластеров.

Проверка статистических гипотез. Гипотезы согласия, однородности, независимости, гипотзы о параметрах распределения.

Лекция №4 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах" (весна 2016).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: https://goo.gl/s5XUcm
Ссылка на все лекции курса: https://goo.gl/1VmEdf

Видео Лекция 4. Метод к-средних. Проверка гипотез канала Computer Science Center
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
10 марта 2016 г. 17:46:45
02:18:13
Другие видео канала
Как найти сумму ряда?Как найти сумму ряда?Продвинутый LaTeX: как написать свой шаблонПродвинутый LaTeX: как написать свой шаблонЛекция 15. Байт-код и сборка мусораЛекция 15. Байт-код и сборка мусораЛекция 14. Что внутри Java?Лекция 14. Что внутри Java?Лекция 13. Конкурентные коллекции. АннотацииЛекция 13. Конкурентные коллекции. Аннотации12. Байесовский подход12. Байесовский подходЛекция 12. Примитивы синхронизации и конкурентные коллекцииЛекция 12. Примитивы синхронизации и конкурентные коллекции11. Тысяча и один способ выстрелить себе в ногу, проверяя гипотезы11. Тысяча и один способ выстрелить себе в ногу, проверяя гипотезыЛекция 11. Многопоточность в JavaЛекция 11. Многопоточность в JavaЛекция 10. Ввод-выводЛекция 10. Ввод-вывод10. Линейная регрессия10. Линейная регрессия9. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Линейная регрессия9. Дисперсионный анализ. Корреляционный анализ. Линейная регрессияЛекция 9. Stream API Терминальные операции и коллекторыЛекция 9. Stream API Терминальные операции и коллекторы8. Гипотезы согласия. Гипотезы однородности. A/B тесты8. Гипотезы согласия. Гипотезы однородности. A/B тестыЛекция 8. Элементы функционального программирования. Stream APIЛекция 8. Элементы функционального программирования. Stream API7. Простая гипотеза и простая альтернатива. Гипотезы о характеристиках7. Простая гипотеза и простая альтернатива. Гипотезы о характеристикахЛекция 7. Map, hashcode, компараторыЛекция 7. Map, hashcode, компараторы6. Проверка гипотез: основы6. Проверка гипотез: основыЛекция 6. Обобщенные типы и коллекцииЛекция 6. Обобщенные типы и коллекции5. М-оценки. Робастность. Эффективность5. М-оценки. Робастность. ЭффективностьЛекция 5. Исключения, try-catch,  обобщенные типыЛекция 5. Исключения, try-catch, обобщенные типы
Яндекс.Метрика