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机器学习中级-无监督学习kmeans算法-图像分析
尹成学院
2023-01-13 01:38:31
课时名称
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机器学习中级-无监督学习kmeans算法-图像分析
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(聚类、降维(主成分
分析
)、关联度
分析
(Apriori
算法
))
介绍了
机器学习
中无
监督学习
的聚类、降维、以及关联规则学习。并就k-means、主成分
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简单展开介绍原理以及实战应用
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毕业于清华大学,曾担任Google
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我应该使用哪种
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我应该使用哪种
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? 该资源主要面向初学者到
中级
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分析
师,他们有兴趣识别和应用
机器学习
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来解决他们感兴趣的问题。 当面对各种各样的
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时,初学者提出的一个典型问题是“我应该使用哪种
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在尝试...
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|K-means聚类(附面试避坑指南)
本文目录0 聚类
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概述1 K-means聚类
算法
2 常见面试题 2.1 简述K-means聚类
算法
的执行过程 2.2
分析
K-means聚类
算法
中的K如何取值 2.3 K-means
算法
有哪些优缺点?有哪些改进的模型?0 聚类
算法
概述聚类
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又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇)。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们...
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实战:从入门到实践
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技术的快速发展,越来越多的公司和个人开始使用 Spark 作为他们的
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平台。Spark 是一个开源的分布式
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平台,它支持分布式计算、批处理、
机器学习
和深度学习
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等,因此被认为是最适合进行大规模
机器学习
任务的开源工具之一。《Spark
机器学习
实战》是一本非常适合初学者和
中级
开发者进行学习和实践的书籍,它涵盖了 Spark
机器学习
的核心概念和实践经验。
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