360°解读机器学习经典算法——聚类算法
  1. 00_00_人工智能课程简介

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  2. 01_01_聚类算法_内容设置

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  3. 01_02_聚类算法_算法原理_课题导入

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  4. 01_03_聚类算法_算法原理_算法解析

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  5. 01_04_聚类算法_算法原理_算法流程

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  6. 01_05_聚类算法_算法原理_总结

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  7. 01_06_聚类算法_算法原理_不同数据集的kmeans聚类

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  8. 01_07_聚类算法_算法原理_不同数据集的kmeans聚类

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  9. 08_算法原理_汽车工业数据聚类前期预处理

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  10. 09_算法原理_工业车辆聚类_预处理实践

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  11. 10-算法原理_工业车辆聚类_特征工程

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  12. 01_11_聚类算法_效果衡量_肘部法_实践

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  13. 12算法原理_工业车辆聚类_特征选择_实践

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  14. 13工业车辆聚类_特征观察_实践

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  15. 14算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类

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  16. 15工业车辆聚类_kmeans算法聚类

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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。

配套资料联系qq2212232413

一、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

二、 课程内容介绍

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

* 课程提供者:黑马程序员

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