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360°解读机器学习经典算法 - 聚类算法中级教程

更新日期:2021.06.25

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课程须知

360°解读机器学习经典算法——聚类算法,从基础算法到高阶应用全方位讲解,生动全彩,化繁为简,清晰直观解决实际问题,解析k-means(k-均值)基本算法并以全新视角解读其各种优化方式及谱聚类,DBS...

  1. 课程介绍
  2. 课程目录
  3. 课程评论

一、 课程简介

360°解读机器学习经典算法——聚类算法,从基础算法到高阶应用全方位讲解,生动全彩,化繁为简,清晰直观解决实际问题,解析k-means(k-均值)基本算法并以全新视角解读其各种优化方式及谱聚类,DBSCAN ,SOM , AP聚类,视觉追踪等衍生算法,助力人工智能学习之路。

二、 课程特色|亮点

讲解方式

机器学习,深度学习和强化学习,各个专题逐步讲解,层层深入。

内容上化繁为简,深入浅出。排版上彩图注解,一图胜千言。

课程亮点

1,知识体系完备,从小白到大神各阶段读者均能学有所获。

2,生动形象,化繁为简,算法解析清晰明了

3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力

4,学习资源充足,多种资料配合后续学习

课程内容

360°解读机器学习经典算法从基础算法到高阶应用全方位讲解,清晰直观解决实际问题解析基本算法并以全新视角解读其各种优化方式及评估方式等以聚类算法为例,含DBSCAN ,SOM , AP聚类,视觉追踪等高阶应用衍生算法,100%接轨实际工作,助力人工智能学习之路。


三、适用人群

1、希望未来毕业从事人工智能方向工作的在校生及应届毕业生。

2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事人工智能等IT行业高薪工作的在职人员。

3、对新技术感兴趣并希望进一步钻研的企业管理者和产品管理运营者。


四、 课程目录介绍

第一章 算法原理

1- 课题导入

2- 原理讲解

3- 不同数据集的kmeans聚类实践

4- 工业车辆聚类分析综合实践

第二章 效果衡量标准

1- SSE

2- 肘方法

3- SC系数

4- CH系数

5- 算法优缺点

6- 图片压缩实践

7- 总结及作业

第三章 算法优化

1-Canopy配合初始聚类

2-k-means++

3-二分kmeans

4- Kernel Kmeans

5- K-medoids

6- ISODATA

7- MiniBatchKmeans

8- 小结

第四章 算法进阶

1- DBSCAN

2- 层次聚类

3- MeanShift聚类

4- AP聚类

5- SOM聚类

6- 谱聚类

7- 小结

8- Kmeans与DBSCAN聚类比较实践

第五章 综合实践

1- 客户价值分析实践

2- 文本文档分析实践

3- 总结与回顾

4- 学习提升+资料推荐

5- 综合实践-客户价值分析作业

综合评分4.9

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发表评价

无名者

少上传了第5章。综合玻案例那一章。

0

2021-05-07 23:27

.

assignments_km2 = kmeans_2.fit_predict(Auto_Data)Auto_Data变量指什么

1

2019-07-02 15:47

.

有问题可以在这问么?01_14_聚类算法_算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_实践

1

2019-07-02 15:47

.

语速太快,内容很充实,不知道到哪里领资料呢?

0

管理员回复:获取源码讲义添加QQ:1467400757

2019-07-01 15:35

北辰

打开学习第二天

0

2019-05-24 16:26

开心゛

老师讲的不错

0

2019-05-17 15:08

雪剑无影

老师讲课的声音有点小

0

2019-03-23 19:32

coco

不错,我正在学

0

2019-01-29 10:19

YCzhao

老师讲的很全面,目前看过的课程里最全的

0

2019-01-28 21:29

My

老师讲的挺详细的

0

管理员回复:获取资料讲义请添加QQ:1467400757

2019-01-28 16:19