Метод локтя для модели KMeans с нуля | К-средних | Elbow Method | KMeans часть 4 | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

⚠️ Все ссылки на мои платформы, курсы здесь: ✔️ Проверяющий ТЕСТ на boosty или VK Поддержать канал можно оформив подписку на 🎉 🎉 🎉 А можете скидывать монеты на Канал в TG Группа в VK Курсы на платформе Stepik: 1. Библиотеки Python для Data Science 2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) ❓ Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: - Как рассчитать внутрикластерную дисперсию - Что такое inertia в KMeans в sklearn - Как выбрать оптимальное количество кластеров с помощью метода локтя - Как быстро визуализировать метод локтя через yellowbrick 🌟 Модель KMeans. Теория - 🌟 KMeans. Реализация - 🌟 KMeans - 🤖 Ноутбук из видео 0:00 Введение 0:09 План занятия 0:39 Что нужно знать для занятия 1:05 Поддержка 1:35 Данные на сегодня 2:22 Один кластер 2:52 Подсчет квадратичной внутрикластерной дисперсии для одного кластера 3:40 Что такое inertia_ в sklearn 4:20 Два кластера 5:25 Подсчет квадратичной внутрикластерной дисперсии для двух кластеров 6:52 Три кластера 7:09 Подсчет квадратичной внутрикластерной дисперсии для трех кластеров 7:48 Цикл для метода локтя 8:32 Визуализация метода локтя 10:09 Подбор оптимального количества кластеров с помощью метода локтя 10:16 Подсчет разницы по внутрикластерным дисперсиям 11:51 Высчитать оптимальное количество кластеров 15:15 Обучаемся на оптимальном количестве кластеров 15:23 Метод локтя на более сложных данных 18:37 yellowbrick 18:46 Как использовать KElbowVisualizer 20:18 Как использовать kelbow_visualizer 20:53 Резюме занятия 21:26 ♡