Обучение без учителя

Узнайте, как находить скрытые закономерности в немаркированных данных с помощью алгоритма k-средних, иерархической кластеризации и оценки плотности с практическими примерами реализации на Python.

Научитесь группировать немаркированные данные, создавать персонализированные системы рекомендаций и обучать автономных агентов принятия решений с помощью понятных текстовых уроков.

Узнайте о полном жизненном цикле анализа данных, от определения проблемы и подготовки данных до создания и оценки моделей прогнозирования.

Освоить основные статистические понятия и применять их к реальным наборам данных, построив алгоритм кластеризации K-средних с использованием современных методов программирования на Python.

Узнайте, как применять, интерпретировать и критически оценивать различные методы кластерного анализа в SPSS, чтобы обнаружить значимые закономерности и эффективно сегментировать данные.