虚拟数据科学研讨会:Venugopal博士对距离的措施及其在非监督机器学习中的作用
时间和地点
8月29日
下午12:00 PM一点
联系
- 斯科特·戴森
- scott.b.dyson@uth.tmc.edu
事件描述
当:周二8月29日中午12点到下午1点
地点:网讯(见活动网站链接)
密码:tTyS4DPtb98
推荐者:Kalyanaraman Venugopal博士
文摘:
这30分钟的演讲将从介绍“距离”的概念和常见的距离措施用于机器学习的例子。重要的机器学习算法是基于距离的措施将专注于无监督的机器学习算法。讨论将会在两种流行的无监督的机器学习算法的细节,即多维定标(MDS)和社区检测使用鲁汶聚类算法。的操作示例应用这两种算法在人类健康相关数据集也将呈现。
事件网站链接
https://uthealth.webex.com/uthealth/j.php?MTID=m038e80c78bdf90987480d927f8d01327
额外的信息
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当:周二8月29日中午12点到下午1点
地点:网讯(见活动网站链接)
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推荐者:Kalyanaraman Venugopal博士
文摘:
这30分钟的演讲将从介绍“距离”的概念和常见的距离措施用于机器学习的例子。重要的机器学习算法是基于距离的措施将专注于无监督的机器学习算法。讨论将会在两种流行的无监督的机器学习算法的细节,即多维定标(MDS)和社区检测使用鲁汶聚类算法。的操作示例应用这两种算法在人类健康相关数据集也将呈现。
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