Mateusz Grzyb - data science, machine learning, sztuczna inteligencja
  • Start
  • O mnie
  • Spis treści
  • Mój kanał YouTube
  • Portfolio projektów
  • Czytelnia
  • Kontakt

Miesiąc: luty 2019

klastrowanie hierarchiczne, klastrowanie wstępujące, aglomeracyjne, zstępujące, grupowanie, analiza skupień

Grupowanie hierarchiczne – wprowadzenie teoretyczne

28 lutego 2019 Mateusz Grzyb 0

Po krótkim wstępie do problemu grupowania dziś biorę na tapetę pierwszą grupę algorytmów grupujących – algorytmy hierarchiczne.

grupowanie, klasteryzacja, analiza skupień, data mining

Wstęp do problemu grupowania

21 lutego 2019 Mateusz Grzyb 0

Ten wpis jest wstępem do dość specyficznego problemu, z jakim spotykamy się w uczeniu maszynowym – problemu grupowania obserwacji.

konkurs, ankieta

Konkurs + ankieta: zdecyduj o przyszłości bloga

14 lutego 2019 Mateusz Grzyb 0

Pierwszy konkurs i pierwsza ankieta w historii bloga. Planuję spore zmiany, w związku z tym chciałbym prosić Cię o małą pomoc. 🙂

O blogu

Blog o Data Science

W Data Science teoria to 20% sukcesu - reszta to świadome i przemyślane działanie.
Na łamach mojego bloga w prosty sposób opisuję jak w praktyce zastosować zaawansowane algorytmy, techniki i narzędzia z dziedziny Data Science.

POBIERZ BEZPŁATNY PORADNIK

Pamiętasz zasadę Pareto? W bezpłatnym poradniku, który przygotowałem, omawiam 20% technik, które w codziennej pracy z danymi przynoszą 80% efektów.

Zapisz się na mój newsletter i pobierz bezpłatny poradnik: „10 kroków do lepszego zrozumienia danych". Dzięki niemu nadasz odpowiednią strukturę swojej pracy, lepiej zrozumiesz analizowany zbiór i zaoszczędzisz czas.

Copyright © 2016 - 2023 MG Mateusz Grzyb | Strona używa plików cookies. Kontynuowanie przeglądania oznacza zgodę na ich użycie. | Polityka prywatności | Regulamin szkolenia

×