【Udemy中英字幕】Master Cluster Analysis and Unsupervised Learning [2024]

掌握聚类分析与无监督学习 [2024]

学习掌握数据科学、数据分析和机器学习的聚类分析和无监督学习 [2024]

讲师：Henrik Johansson

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您将学到什么

• 掌握聚类分析和无监督学习的理论和实践
• 掌握简单和高级的聚类分析模型
• 使用 K-均值聚类分析、DBSCAN、层次聚类模型、主成分分析等…
• 使用多种不同的工具评估聚类分析模型
• 学习先进的无监督和监督学习理论，并了解自动更新的模拟
• 了解真相、预测真相或基于模型的条件真相等概念
• 使用有效的高级图形工具来判断模型的性能
• 使用 Scikit-learn 库进行聚类分析和无监督学习，由 Matplotlib、Seaborn、Pandas 和 Python 提供支持
• 云计算：使用Anaconda Cloud Notebook（基于云的Jupyter Notebook）。学习使用云计算资源

探索相关主题

• 无监督机器学习
• 数据科学
• 发展

要求

• 建议具有日常使用 Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS 或 Linux 计算机的经验
• 有一台可以连接互联网的电脑
• 需要一定的 Python 技能，建议具有一些 Pandas 库的使用经验
• 课程仅使用免费软件
• 包含云计算和 Windows 10/11 的安装和设置指导视频

描述

欢迎参加掌握聚类分析和无监督学习课程！

聚类分析和无监督学习是机器学习和数据科学中最重要和最具决定性的任务之一。聚类分析和无监督学习是数据科学家、分析师、人工智能和机器智能从数据中创造新见解、信息或知识的主要方法之一。

本课程是一门实用且令人兴奋的实践大师班视频课程，内容涉及掌握聚类分析和无监督学习。

您将被教导掌握一些最有用和最强大的聚类分析和无监督学习技术……

你将学习：

• 掌握聚类分析和无监督学习的理论和实践

• 掌握简单和高级的聚类分析模型

• 使用 K-均值聚类分析、DBSCAN、层次聚类模型、主成分分析等…

• 使用多种不同的工具评估聚类分析模型

• 学习先进的无监督和监督学习理论，并了解自动更新的模拟

• 了解真相、预测真相或基于模型的条件真相等概念

• 使用有效的高级图形工具来判断模型的性能

• 使用 Scikit-learn 库进行聚类分析和无监督学习，由 Matplotlib、Seaborn、Pandas 和 Python 提供支持

• 云计算：使用Anaconda Cloud Notebook（基于云的Jupyter Notebook）。学习使用云计算资源

• 选项：使用 Anaconda 发行版（适用于 Windows、Mac、Linux）

• 选项：使用 Python 环境基础与 Conda 包管理系统以及命令行安装/更新库和包 – 黄金秘诀，可改善您的工作生活质量。

• 还有更多……

本课程是学习掌握聚类分析和无监督学习的绝佳方法！

聚类分析和无监督学习被视为探索性数据分析，可用于发现新信息和知识。无监督学习和聚类分析通常被视为人工智能和机器智能无需人工协助或监督即可创建新知识或数据信息的少数几种方式之一，即所谓的监督学习。

本课程为您提供使用 Anaconda Cloud Notebook 进行云计算以及学习使用云计算资源的选项，或者您也可以使用您选择的任何支持 Python 的环境。

本课程专为希望

• 学习掌握聚类分析和无监督学习

要求：

• 建议具有日常使用 Windows、MacOS、iOS、Android、ChromeOS 或 Linux 计算机的经验

• 有一台可以连接互联网的电脑

• 需要一定的 Python 技能，建议具有一些 Pandas 库的使用经验

• 课程仅使用免费软件

• 包含云计算和 Windows 10/11 的安装和设置指导视频

如果我们可以穿越时空成为新生，我们自己也希望能够选修这门课程。我们认为，这门课程是掌握聚类分析和无监督学习的最佳课程。

立即报名即可获得5小时以上的视频教程，其中包含手动编辑的英文字幕，并在完成课程后获得结业证书！

本课程适合哪些人：

• 每个想掌握聚类分析和无监督学习的人