Python 360°全方位解读机器学习经典算法-聚类算法

天亮说晚安

课程简介
& T. [$ I# Q7 e( a9 {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。
& v* I1 O* G7 j9 Y1 Q' l$ r: K$ }2 _
课程特色|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，清晰明了解析算法
3，结合工作实践及分析应用，具备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
' g7 Z5 j$ l# T, @
0 L/ }% }& ?9 x课程内容介绍
第一章 算法原理
1- 课题导入
0 X( A6 I  v! d2- 原理讲解
& c' K  R4 b, j5 u& k3- 不同数据集的kmeans聚类实践
2 h1 }) Y2 v9 G9 P# G! v4- 工业车辆聚类分析综合实践

' @0 B; \5 M* F# b! A第二章 效果衡量标准
1- SSE
2- 肘方法
5 o/ N+ T. T) }  w" U3- SC系数
4- CH系数
5- 算法优缺点
6- 图片压缩实践
& o6 }' O8 R% W& O; n7- 总结及作业
2 p6 q5 o: X2 v  ]- z
: M, |; M5 w/ v& S, @1 B! o) q第三章 算法优化
! j4 ?% ~0 R) g3 _. O: X5 J1-Canopy配合初始聚类
2-k-means++
! x, X" O2 H) ^, z& y( P3-二分kmeans
4- Kernel Kmeans
5- K-medoids
! I0 O; P* f$ |7 Z& I2 q5 m6- ISODATA
7- MiniBatchKmeans
+ F% A" g" R( q" x! ?8- 小结
4 S+ a  U4 g/ y" `4 U1 m
第四章 算法进阶
1- DBSCAN
0 z4 T8 g% J2 v0 J7 o# V$ p+ v2- 层次聚类
3- MeanShift聚类
% [9 n4 t6 w4 N" c- T4- AP聚类
+ T6 K( h* M1 v1 b/ w" @1 t* {5- SOM聚类
' s' v0 B6 u: j  a6- 谱聚类
/ Q5 e$ C9 e  n# f7- 小结
. h5 O& |/ t4 D; t4 e9 [8- Kmeans与DBSCAN聚类比较实践

& T8 ^( k+ L* v. ]第五章 综合实践
' U, G1 ]+ p+ ?/ q$ T1- 客户价值分析实践
/ V6 h5 Y) w* {2- 文本文档分析实践
3- 总结与回顾
" Q  r. M) w" z4- 学习提升+资料推荐
5- 综合实践-客户价值分析作业
/ v+ b( x: V' Z$ S: S: u. K
; a( K7 h" ?/ I( W" o( ^3 ^+ i) t

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很棒的课程～～

杨文帅

很棒的课程～～