Gözetimsiz Öğrenme

Etiketlenmemiş verilerdeki gizli kalıpları ve yapıları keşfedin. Kümeleme, boyut azaltma ve birliktelik kuralı madenciliği gibi teknikleri keşfedin.

6 courses

Python'da Denetlenmemiş Makine Öğrenmesi ve Kümeleme

K-means, hiyerarşik kümeleme ve pratik Python uygulamalarıyla yoğunluk tahmini kullanarak etiketlenmemiş verilerde gizli paternleri nasıl bulacağınızı keşfedin.
★ 4.7 (5,236)

Denetlenmemiş Öğrenme, Tavsiye Sistemleri ve Destek Öğrenme

Etiketlenmemiş verileri gruplamayı, kişiselleştirilmiş öneri motorları oluşturmayı ve açık, metin tabanlı dersler yoluyla özerk karar verme ajanlarını eğitmeyi öğrenin.
★ 4.9 (5,603)

Ana madde: Veritabanı Bilgi tabanı Veritabanı

Yapısal ve yapısal olmayan verilerde gizli paternleri ortaya çıkarmanın, metni analiz etmenin ve modern veri tekniklerini kullanarak eylemsel içgörüleri çıkarmanın nasıl yapılacağını öğrenin.
★ 4.5 (2,949)

Belge Kümeleme ve Geri Alma için Makine Öğrenmesi

Benzer verileri gruplama, arama sorgularını ölçeklendirme ve Python'da modern kümeleme algoritmaları ve vektör geri alma uygulamalarının temellerini öğrenin.
★ 4.7 (2,369)

Python'da İstatistik ve Kümelemenin Temelleri

Temel istatistiksel kavramlarda ustalaşın ve modern Python programlama tekniklerini kullanarak bir K-means kümeleme algoritması oluşturarak bunları gerçek veri kümelerine uygulayın.
★ 4.5 (22)

SPSS ile Kümeleme Analizi: Teknikler ve Değerlendirme

Verilerinizdeki anlamlı kalıpları ortaya çıkarmak ve etkili bir şekilde segmentlere ayırmak için SPSS'teki çeşitli kümeleme analizi tekniklerini uygulamayı, yorumlamayı ve eleştirel olarak değerlendirmeyi öğrenin.
★ 4.8 (20)