学不厌资源
课程名称: Unsupervised Machine Learning
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning
所在平台: Coursera
课程类别: 数据分析
大学或机构: IBM
讲师： Mark J Grover,Miguel Maldonado
授课语言： 英语
提供字幕： 英文
课程文件大小： 417MB
课程介绍： 本课程向您介绍机器学习的主要类型之一：无监督学习。您将学习如何从没有目标或标记变量的数据集中找到见解。您将学习几种用于无监督学习的聚类和降维算法，以及如何选择最适合您的数据的算法。本课程的实践部分侧重于使用最佳实践进行无监督学习。
在本课程结束时，您应该能够：
解释适用于无监督学习方法的问题类型
解释维度的诅咒，以及它如何使具有许多特征的聚类变得困难
描述和使用常见的聚类和降维算法
在适当的地方尝试聚类点，比较每个聚类模型的性能
了解与表征集群相关的指标
谁应该参加这门课程？
本课程面向有抱负的数据科学家，他们有兴趣在商业环境中获得无监督机器学习技术的实践经验。
你应该具备哪些技能？
为了充分利用本课程，您应该熟悉 Python 开发环境中的编程，以及对数据清理、探索性数据分析、微积分、线性代数、概率和统计的基本了解。
本课程属于 IBM Introduction to Machine Learning Specialization/专项课程 中的第4门课程。
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