A pre conference workshop on Machine Learning was organized as a part of #doppa17, DevOps++ Global Summit 2017. The workshop was conducted by Dr. Vivek Vijay and Dr. Sandeep Yadav. All the copyrights are reserved with the author.
Naive Bayes is a kind of classifier which uses the Bayes Theorem. It predicts membership probabilities for each class such as the probability that given record or data point belongs to a particular class.
What is the Expectation Maximization (EM) Algorithm?Kazuki Yoshida
Review of Do and Batzoglou. "What is the expectation maximization algorith?" Nat. Biotechnol. 2008;26:897. Also covers the Data Augmentation and Stan implementation. Resources at https://github.com/kaz-yos/em_da_repo
A pre conference workshop on Machine Learning was organized as a part of #doppa17, DevOps++ Global Summit 2017. The workshop was conducted by Dr. Vivek Vijay and Dr. Sandeep Yadav. All the copyrights are reserved with the author.
Naive Bayes is a kind of classifier which uses the Bayes Theorem. It predicts membership probabilities for each class such as the probability that given record or data point belongs to a particular class.
What is the Expectation Maximization (EM) Algorithm?Kazuki Yoshida
Review of Do and Batzoglou. "What is the expectation maximization algorith?" Nat. Biotechnol. 2008;26:897. Also covers the Data Augmentation and Stan implementation. Resources at https://github.com/kaz-yos/em_da_repo
Abstract: This PDSG workshop introduces basic concepts of ensemble methods in machine learning. Concepts covered are Condercet Jury Theorem, Weak Learners, Decision Stumps, Bagging and Majority Voting.
Level: Fundamental
Requirements: No prior programming or statistics knowledge required.
A Simple Introduction to Neural Information RetrievalBhaskar Mitra
Neural Information Retrieval (or neural IR) is the application of shallow or deep neural networks to IR tasks. In this lecture, we will cover some of the fundamentals of neural representation learning for text retrieval. We will also discuss some of the recent advances in the applications of deep neural architectures to retrieval tasks.
(These slides were presented at a lecture as part of the Information Retrieval and Data Mining course taught at UCL.)
Hello~! :)
While studying the Sutton-Barto book, the traditional textbook for Reinforcement Learning, I created PPT about the Multi-armed Bandits, a Chapter 2.
If there are any mistakes, I would appreciate your feedback immediately.
Thank you.
KNN Algorithm - How KNN Algorithm Works With Example | Data Science For Begin...Simplilearn
This K-Nearest Neighbor Classification Algorithm presentation (KNN Algorithm) will help you understand what is KNN, why do we need KNN, how do we choose the factor 'K', when do we use KNN, how does KNN algorithm work and you will also see a use case demo showing how to predict whether a person will have diabetes or not using KNN algorithm. KNN algorithm can be applied to both classification and regression problems. Apparently, within the Data Science industry, it's more widely used to solve classification problems. It’s a simple algorithm that stores all available cases and classifies any new cases by taking a majority vote of its k neighbors. Now lets deep dive into these slides to understand what is KNN algorithm and how does it actually works.
Below topics are explained in this K-Nearest Neighbor Classification Algorithm (KNN Algorithm) tutorial:
1. Why do we need KNN?
2. What is KNN?
3. How do we choose the factor 'K'?
4. When do we use KNN?
5. How does KNN algorithm work?
6. Use case - Predict whether a person will have diabetes or not
Simplilearn’s Machine Learning course will make you an expert in Machine Learning, a form of Artificial Intelligence that automates data analysis to enable computers to learn and adapt through experience to do specific tasks without explicit programming. You will master Machine Learning concepts and techniques including supervised and unsupervised learning, mathematical and heuristic aspects, hands-on modeling to develop algorithms and prepare you for the role of Machine Learning Engineer
Why learn Machine Learning?
Machine Learning is rapidly being deployed in all kinds of industries, creating a huge demand for skilled professionals. The Machine Learning market size is expected to grow from USD 1.03 billion in 2016 to USD 8.81 billion by 2022, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 44.1% during the forecast period.
You can gain in-depth knowledge of Machine Learning by taking our Machine Learning certification training course. With Simplilearn’s Machine Learning course, you will prepare for a career as a Machine Learning engineer as you master concepts and techniques including supervised and unsupervised learning, mathematical and heuristic aspects, and hands-on modeling to develop algorithms. Those who complete the course will be able to:
1. Master the concepts of supervised, unsupervised and reinforcement learning concepts and modeling.
2. Gain practical mastery over principles, algorithms, and applications of Machine Learning through a hands-on approach which includes working on 28 projects and one capstone project.
3. Acquire thorough knowledge of the mathematical and heuristic aspects of Machine Learning.
4. Understand the concepts and operation of support vector machines, kernel SVM, Naive Bayes, decision tree classifier, random forest classifier, logistic regression, K-nearest neighbors, K-means clustering and more.
Learn more at: https://www.simplilearn.com
K Means Clustering Algorithm | K Means Example in Python | Machine Learning A...Edureka!
** Python Training for Data Science: https://www.edureka.co/python **
This Edureka Machine Learning tutorial (Machine Learning Tutorial with Python Blog: https://goo.gl/fe7ykh ) series presents another video on "K-Means Clustering Algorithm". Within the video you will learn the concepts of K-Means clustering and its implementation using python. Below are the topics covered in today's session:
1. What is Clustering?
2. Types of Clustering
3. What is K-Means Clustering?
4. How does a K-Means Algorithm works?
5. K-Means Clustering Using Python
Machine Learning Tutorial Playlist: https://goo.gl/UxjTxm
Abstract: This PDSG workshop introduces basic concepts of ensemble methods in machine learning. Concepts covered are Condercet Jury Theorem, Weak Learners, Decision Stumps, Bagging and Majority Voting.
Level: Fundamental
Requirements: No prior programming or statistics knowledge required.
A Simple Introduction to Neural Information RetrievalBhaskar Mitra
Neural Information Retrieval (or neural IR) is the application of shallow or deep neural networks to IR tasks. In this lecture, we will cover some of the fundamentals of neural representation learning for text retrieval. We will also discuss some of the recent advances in the applications of deep neural architectures to retrieval tasks.
(These slides were presented at a lecture as part of the Information Retrieval and Data Mining course taught at UCL.)
Hello~! :)
While studying the Sutton-Barto book, the traditional textbook for Reinforcement Learning, I created PPT about the Multi-armed Bandits, a Chapter 2.
If there are any mistakes, I would appreciate your feedback immediately.
Thank you.
KNN Algorithm - How KNN Algorithm Works With Example | Data Science For Begin...Simplilearn
This K-Nearest Neighbor Classification Algorithm presentation (KNN Algorithm) will help you understand what is KNN, why do we need KNN, how do we choose the factor 'K', when do we use KNN, how does KNN algorithm work and you will also see a use case demo showing how to predict whether a person will have diabetes or not using KNN algorithm. KNN algorithm can be applied to both classification and regression problems. Apparently, within the Data Science industry, it's more widely used to solve classification problems. It’s a simple algorithm that stores all available cases and classifies any new cases by taking a majority vote of its k neighbors. Now lets deep dive into these slides to understand what is KNN algorithm and how does it actually works.
Below topics are explained in this K-Nearest Neighbor Classification Algorithm (KNN Algorithm) tutorial:
1. Why do we need KNN?
2. What is KNN?
3. How do we choose the factor 'K'?
4. When do we use KNN?
5. How does KNN algorithm work?
6. Use case - Predict whether a person will have diabetes or not
Simplilearn’s Machine Learning course will make you an expert in Machine Learning, a form of Artificial Intelligence that automates data analysis to enable computers to learn and adapt through experience to do specific tasks without explicit programming. You will master Machine Learning concepts and techniques including supervised and unsupervised learning, mathematical and heuristic aspects, hands-on modeling to develop algorithms and prepare you for the role of Machine Learning Engineer
Why learn Machine Learning?
Machine Learning is rapidly being deployed in all kinds of industries, creating a huge demand for skilled professionals. The Machine Learning market size is expected to grow from USD 1.03 billion in 2016 to USD 8.81 billion by 2022, at a Compound Annual Growth Rate (CAGR) of 44.1% during the forecast period.
You can gain in-depth knowledge of Machine Learning by taking our Machine Learning certification training course. With Simplilearn’s Machine Learning course, you will prepare for a career as a Machine Learning engineer as you master concepts and techniques including supervised and unsupervised learning, mathematical and heuristic aspects, and hands-on modeling to develop algorithms. Those who complete the course will be able to:
1. Master the concepts of supervised, unsupervised and reinforcement learning concepts and modeling.
2. Gain practical mastery over principles, algorithms, and applications of Machine Learning through a hands-on approach which includes working on 28 projects and one capstone project.
3. Acquire thorough knowledge of the mathematical and heuristic aspects of Machine Learning.
4. Understand the concepts and operation of support vector machines, kernel SVM, Naive Bayes, decision tree classifier, random forest classifier, logistic regression, K-nearest neighbors, K-means clustering and more.
Learn more at: https://www.simplilearn.com
K Means Clustering Algorithm | K Means Example in Python | Machine Learning A...Edureka!
** Python Training for Data Science: https://www.edureka.co/python **
This Edureka Machine Learning tutorial (Machine Learning Tutorial with Python Blog: https://goo.gl/fe7ykh ) series presents another video on "K-Means Clustering Algorithm". Within the video you will learn the concepts of K-Means clustering and its implementation using python. Below are the topics covered in today's session:
1. What is Clustering?
2. Types of Clustering
3. What is K-Means Clustering?
4. How does a K-Means Algorithm works?
5. K-Means Clustering Using Python
Machine Learning Tutorial Playlist: https://goo.gl/UxjTxm
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analys...Metin Uslu
Birliktelik Kuralları Kullanılarak Pazar Sepeti Analizi (Market Basket Analysis Using Association Rules)
Birliktelik Kuralları yöntemlerinden Apriori algoritması kullanılarak 11 değişken ve 1000 gözlemden oluşan veri seti kullanılarak birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Burada amaç müşterilerin satın aldıkları ürünler arasındaki birliktelik ilişkisini bulmak, bu ilişki verisi doğrultusunda müşterilerin satın alma alışkanlıklarını tespit etmektir. Uygulama sonucunda müşterilerin satın aldıkları ürünlere ilişkin destek, güven ölçütü değerleri bulunmuş ve web grafiği ilişkiler gösterilmiştir. Çalışma IBM SPSS Modeler paket programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
K-MEDOIDS CLUSTERING USING PARTITIONING AROUND MEDOIDS FOR PERFORMING FACE R...ijscmc
Face recognition is one of the most unobtrusive biometric techniques that can be used for access control as well as surveillance purposes. Various methods for implementing face recognition have been proposed with varying degrees of performance in different scenarios. The most common issue with effective facial biometric systems is high susceptibility of variations in the face owing to different factors like changes in pose, varying illumination, different expression, presence of outliers, noise etc. This paper explores a novel technique for face recognition by performing classification of the face images using unsupervised learning approach through K-Medoids clustering. Partitioning Around Medoids algorithm (PAM) has been used for performing K-Medoids clustering of the data. The results are suggestive of increased robustness to noise and outliers in comparison to other clustering methods. Therefore the technique can also be used to increase the overall robustness of a face recognition system and thereby increase its invariance and make it a reliably usable biometric modality
Given at PyDataSV 2014
In machine learning, clustering is a good way to explore your data and pull out patterns and relationships. Scikit-learn has some great clustering functionality, including the k-means clustering algorithm, which is among the easiest to understand. Let's take an in-depth look at k-means clustering and how to use it. This mini-tutorial/talk will cover what sort of problems k-means clustering is good at solving, how the algorithm works, how to choose k, how to tune the algorithm's parameters, and how to implement it on a set of data.
k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean, serving as a prototype of the cluster. This results in a partitioning of the data space into Voronoi cells.
2. K-Means Algoritması Nedir?
En eski kümeleme algoritmalarından olan
K-Means, 1967 yılında J.B. MacQueen
tarafından geliştirilmiştir.
K-Means’in atama mekanizması, her
verinin sadece bir kümeye ait
olabilmesine izin verir.
Merkez noktanın kümeyi temsil etmesi
ana fikrine dayalı bir metottur.
3. K-Means Algoritması Nedir? -2-
Verileribelirlenen küme sayısına göre, her küme için
belirlenen ortalama değer doğrultusunda
kümelenmesi üzerine çalışır. K-Means algoritması
eldeki verileri k adet kümede ve kümelerin
ortalamalarına göre kümelere ayırır. K küme sayısı
kullanıcı tarafından verilir.
Kısaca n tane nesneyi –küme içi benzerlik
maksimum, kümeler arası benzerlik minimum
olacak şekilde- k tane kümeye böler.
4. K-Means algoritması Nasıl Çalışır?
K-Means algoritmasının çalışma mekanizmasına göre öncelikle her
kümenin merkez noktasını (centroid) veya ortalamasını temsil etmek
üzere k adet nesne -rasgele- seçilir.
Kalandiğer nesneler, kümelerin ortalama değerlerine olan uzaklıkları
dikkate alınarak en benzer oldukları kümelere dahil edilir.
Daha sonra, her bir kümenin ortalama değeri hesaplanarak yeni
küme merkezleri belirlenir ve tekrar nesne-merkez uzaklıkları
incelenir. Herhangi bir değişim olmayıncaya kadar algoritma
ötelenmeye devam eder.
Enyaygın olarak kullanılan uzaklık hesaplama formülü Öklit uzaklık
formülüdür.
6. Merkez Noktaların Belirlenmesi
Başlangıç küme merkezlerinin seçimi k-means’in sonucunu önemli
oranda etkiler. Başlangıç noktalarının belirlenmesinde çeşitli teknikler
vardır. Bu tekniklerden bazıları:
1) k sayısı kadar rastgele veri seçilip küme merkezleri olarak atanır.
2) Veriler rastgele k tane kümeye atanır ve küme ortalamaları alınarak
başlangıç küme merkezleri belirlenir.
3) En uç değerlere sahip veriler küme merkezleri olarak seçilir.
4) Veri setinin merkezine en yakın noktalar başlangıç noktaları olarak
seçilir.
13. Açıklama:
K- Means Algoritmasına göre kümeleme yapılırken,
İlk olarak karışık halde verilmiş olan veri seti sıralanır. (K-Means Kümeleme Örneği
-2)
Sıralama işleminden sonra, her verinin başlangıçta rastgele belirlenmiş olan
merkez noktalarına göre uzaklığı alınır. Veriler en yakın olduğu merkez
noktasının kümesine dahil olur .(K-Means Kümeleme Örneği -3)
Bu adımdan sonra her küme için küme elemanlarının ortalaması alınır. Bu
ortalama yeni merkez noktasıdır.(K-Means Kümeleme Örneği -4’de merkez noktalarının
değerleri değişiyor.)
Sonraki adımda, tekrar her verinin merkez noktalarına olan uzaklığı hesaplanır ve
veriler en yakın olduğu merkez noktasının kümesine dahil edilir. Küme
elemanlarının ortalaması alınıp yeni merkez noktaları belirlenir.
Kümeleme işleminin sonucu, bir sonraki adımda aynı çıkına kadar bu işlem
tekrarlanır.
14. K-means Algoritmasının Avantajları
ve Dezavantajları
Avantajı:
Uygulanabilirliğikolaydır ve büyük veri kümelerinde hızlı çalışabilir.
Veri sayısı çok fazla olan hesaplamalarda, K-Means, küme sayısı
küçük ise hesaplamaları, hiyerarşik kümelemeden daha hızlı yapar.
Dezavantajı:
K-Means algoritması k küme sayısını tespit edememektedir. Bu
nedenle uygun k sayısını bulana kadar bir deneme yanılma süreci
gerçekleşmektedir.
Gürültülü verilere duyarlıdır. Bu veriler de kümelere dahil edilir.
15. K-Medoids Algoritması Nedir?
K-Medoids algoritmasının temeli, verinin çeşitli yapısal özelliklerini temsil
eden k tane temsilci nesneyi bulma esasına dayanır.
Bir
grup nesneyi k tane kümeye bölerken esas amaç, birbirine çok
benzeyen nesnelerin bir arada olduğu ve farklı kümelerdeki nesnelerin
mümkün olduğunca birbirinden benzersiz olduğu kümeleri bulmaktır.
En
yaygın kullanılan K-Medoids algoritması, 1987 yılında Kaufman and
Rousseeuw tarafından geliştirilmiştir.
Amacın k tane nesneyi bulmak olmasından dolayı, K-Medoids metodu
olarak adlandırılmaktadır.
16. Temsilci Nesne Nedir?
Temsilcinesne diğer nesnelere olan ortalama
uzaklığı minimum yapan kümenin en merkezi
nesnesidir. Bu nedenle, bu bölünme metodu her
bir nesne ve onun referans noktası arasındaki
benzersizliklerin(uzaklıkların) toplamını
küçültme mantığı esas alınarak uygulanır.
Kümeleme literatüründe temsilci nesnelere
çoğunlukla merkeztipler (centrotypes)
denilmektedir.
17. K-Medoids Algoritması Nasıl
Çalışır?
k adet temsilci nesne tespit edildikten sonra
her bir nesne en yakın olduğu temsilciye
atanarak k tane küme oluşturulur. Sonraki
adımlarda her bir temsilci nesne temsilci
olmayan nesne ile değiştirilerek kümelemenin
kalitesi yükseltilinceye kadar ötelenir. Bu kalite
nesne ile ait olduğu kümenin temsilci nesnesi
arasındaki ortalama benzersizliğe göre
değişir.
18. K-Medoids Kümeleme Adımları
K-Medoids algoritmasında birinci aşama yapılandırma aşamasıdır. Bu
aşama kümelemenin başlangıç aşamasıdır, k adet temsilci nesne
seçilene kadar devam eder. Başlangıç merkezleri rastgele atanabileceği
gibi çeşitli işlemler sonucu da belirlenebilir. Algoritmanın ikinci aşaması
değiştirme ( Swap ) aşamasıdır. Bu aşama temsilci nesneleri geliştirerek
kümeleme işleminin verimini arttırmak için uygulanır. Her bir nesne
merkez nokta çifti için hesaplama yapılır. Değişim ihtimallerinin
kümelemeye nasıl bir etkisi olduğu incelenerek her bir kombinasyon için
kümeleme kalitesi hesaplanır.
21. Açıklama:
K- Medoids Algoritmasına göre kümeleme yapılırken,
İlk olarak karışık halde verilmiş olan veri seti sıralanır.
Sıralama işleminden sonra, her verinin başlangıçta rastgele
belirlenmiş olan merkez noktalarına göre uzaklığı alınır. Veriler en
yakın olduğu merkez noktasının kümesine dahil olur.
Bu adımdan sonra her küme için küme elemanlarının ortalaması alınır. K-
Medoids algoritmasında küme elemanı olmayan bir değer merkez
noktası olamaz. Bu nedenle küme ortalamasına en yakın olan nokta
yeni merkez noktası olur.
Sonraki adımda, tekrar her verinin merkez noktalarına olan uzaklığı
hesaplanır ve veriler en yakın olduğu merkez noktasının kümesine dahil
edilir. Küme elemanlarının ortalaması alınıp, ortalamaya en yakın noktalar
yeni merkez noktaları olarak belirlenir.
Kümeleme işleminin sonucu, bir sonraki adımda aynı çıkına kadar bu
işlem tekrarlanır.
22. Not**
Görüldüğü gibi K-Medoids kümeleme
algoritmasını K-Means kümeleme
algoritmasından ayıran özellik, merkez
noktalarının belirlenme şeklidir. Küme
elemanı olmayan bir değerin merkez
noktası kabul edilmemesi ise gürültülü
verilerin kümelere dahil edilmesine rağmen,
küme üzerindeki etkilerini ortadan kaldırır.
23. K-Medoids Algoritmasının
Avantajları ve Dezavantajları
Avantajı:
Bölünmeli metotlar içinde K-Medoids daha iyi ve kararlı kümeleme sonuçları
üreten bir algoritmadır. Verilerin işleniş sırası ve ilk atamadaki merkez
noktaların kümeleme üzerinde etkisi yoktur.(Çünkü ilerideki adımlarda kümenin
elemanı olmayan hiçbir nokta merkez noktası olamaz.)
Ayrıca en merkezi elemanların kümeyi temsil etmesi özelliği örnekte görüldüğü
gibi gürültülü verilerin kümeleme üzerindeki etkisini ortadan kaldırır.
• 2, 4, 6, 8, 10 ortalama: 6
• 2, 4, 6, 8 , 10, 1002 ortalama: 172
• 2, 4, 6, 8 ,10, 1002 orta nokta: 6
Dezavantajı:
K-medoids, k-means’de olduğu gibi küme sayısının başlangıçta tanımlanmasını
gerektiren bir metottur. Veriye uygun k sayısının belirlenmesi için birden fazla
denemenin yapılması gerekir.
24. K-Medoids Algoriymasının K-Means Algoritması ile
Karşılaştırılması
K-Medoids K-Means
K-Medoids algoritmasında her
küme, kümede bulunan bir K-means her küme kendi
nesneyle temsil edilir.
merkeziyle temsil edilir.
K-Medoids algoritması gürültülü
verilerden etkilenmez. K-Means algoritması
Medoid (Merkez nokta) küme gürültülü verilerden
içerisinde en merkezi veridir. etkilenir.
Küçük verilerde daha güvenilirdir.
K-Means algoritması
K-Medoids’in K-means’e
üstünlüğü benzemezlik değerini
büyük verilerde de
en aza indirmesidir. güvenilirdir.
