ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Part I: Types of Variables, Sim/dis measure, interval, binary, nominal, ordinal, data mining,

Автор: Varsha's engineering stuff

Загружено: 2020-04-03

Просмотров: 5849

Описание: This video explains types of variable and how to calculate similarity and dissimilarity measure.
Variables are interval scaled, binary variable, nominal(categorical variables) and ordinal variables.
Useful for engineering students, data science
Link of my previous videos

KNN Classification
   • Part I:KNN-Nearest Neighbor Algorithm, Dat...  
   • Part II: KNN K Nearest Neighbor Algorithm,...  
   • Part III: KNN K Nearest Neighbor, Exercise...  

K Medoid PAM
   • Part I, K-Medoid Clustering Algorithm, PAM...  
   • Part II: K-Medoid Clustering Algorithm, PA...  
   • Part III: K-Medoid Clustering Algorithm, P...  

Hierarchical Algorithms, Agglomerative Algorithm
   • Part I: Agglomerative Hierarchical Cluster...  
   • Part II: Agglomerative Hierarchical Cluste...  
   • Part III: Agglomerative Hierarchical Clust...  
   • Part IV: Agglomerative Hierarchical Cluste...  

Hierarchical Algorithms, Divisive Algorithm
   • Part I: Hierarchical Divisive Clustering A...  
   • Part II: Hierarchical Divisive Clustering ...  

K means
   • Part I: K Means Clustering Algorithm, Part...  
   • Part II: K Means Algorithm, Data Mining, M...  
   • Part III: K Means Algorithm, Data Mining, ...  

KNN Clustering
   • Part I: Nearest Neighbor Clustering Algori...  
   • Part II: Nearest Neighbor Clustering Algor...  

ECLAT
ECLAT ( Equivalence Class Transformation) Vertical Apriori
   • ECLAT, Vertical Apriori Algorithm, problem...  

Frequent, Closed, Maximal Itemset
   • Frequent, Closed, Maximal Itemset, Definit...  

Apriori Algorithm
   • Part I: Association Rule Mining, Apriori A...  

Apriori Algorithm Additional exercises
   • Part II: Apriori Algorithm, Data Mining, S...  

Improve Apriori Algorithm Efficiency
   • Improved Apriori Algorithm in data mining,...  

Naive Bayes Theorem
   • Part I: Naive Bayes Algorithm, Classifier,...  
   • Part II: Naive Bayes Algorithm, Classifier...  
   • Part III: Naive Bayes Algorithm, Classifie...  
   • Part IV: Naive Bayes Numeric Attributes, S...  

Data Mining Introduction
   • Introduction to Data Mining, Definition, A...  

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Part I: Types of Variables, Sim/dis measure, interval, binary, nominal, ordinal, data mining,

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Introduction to Data Mining, Definition, Applications, Data mining, Examples

Introduction to Data Mining, Definition, Applications, Data mining, Examples

Part II: Types of variable: Ratio  Scaled, mixed, example, cosine, jaccard, data mining

Part II: Types of variable: Ratio Scaled, mixed, example, cosine, jaccard, data mining

Association Rule Mining -  Data Mining

Association Rule Mining - Data Mining

Dissimilarity between Binary Data | With Example | proximity measure among binary variables

Dissimilarity between Binary Data | With Example | proximity measure among binary variables

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Proximity Measures - 5 | Ordinal Attributes | Data Mining

Proximity Measures - 5 | Ordinal Attributes | Data Mining

Улучшенный алгоритм Apriori в интеллектуальном анализе данных, хэшировании, разбиении, выборке, с...

Улучшенный алгоритм Apriori в интеллектуальном анализе данных, хэшировании, разбиении, выборке, с...

Part I: Association Rule Mining, Apriori Algorithm, Data Mining, Support, Confidence, Examples,

Part I: Association Rule Mining, Apriori Algorithm, Data Mining, Support, Confidence, Examples,

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Статистика стала проще!!! Узнайте о t-критерии, хи-квадрат тесте, p-значении и многом другом

Статистика стала проще!!! Узнайте о t-критерии, хи-квадрат тесте, p-значении и многом другом

Что такое TCP/IP: Объясняем на пальцах

Что такое TCP/IP: Объясняем на пальцах

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Теорема Байеса, геометрия изменения убеждений

Основы машинного обучения: Кросс-валидация.

Основы машинного обучения: Кросс-валидация.

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады

Самая Сложная Задача В Истории Самой Сложной Олимпиады

КАК СЛЫШАТЬ И ПОНИМАТЬ АНГЛИЙСКУЮ РЕЧЬ

КАК СЛЫШАТЬ И ПОНИМАТЬ АНГЛИЙСКУЮ РЕЧЬ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

Предел развития НЕЙРОСЕТЕЙ

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов

NOMINAL AND ORDINAL WITH EASY EXAMPLES

NOMINAL AND ORDINAL WITH EASY EXAMPLES

Три правила Капабланки! Как выигрывать в шахматах без усилий?

Три правила Капабланки! Как выигрывать в шахматах без усилий?

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]