Unsupervised Machine Learning: Practical Cluster Analysis in Python (bằng tiếng Anh).

Mở khóa kiến thức từ dữ liệu không có nhãn là một trong những khả năng mạnh nhất trong khoa học dữ kiện hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn tìm kiếm các cấu trúc ẩn, phân khúc khách hàng và nhóm tự nhiên trong các tập dữ liệu của bạn mà không phụ thuộc vào nhãn đã có sẵn. Bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu sang một người thực hành tự tin có khả năng chuẩn bị dữ liệu, áp dụng các mô hình học không giám sát mạnh mẽ, và giải thích kết quả nhóm. Qua các giải thích rõ ràng và các mã đi bộ có cấu trúc, bạn sẽ học cách chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh có thể thực hiện được. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm cơ bản của học không giám sát và thuật ngữ nhóm chính; Apply K-Means, Hierarchical, and DBSCAN clustering algorithms using modern Python libraries; Prepare and preprocess raw datasets specifically for unsupervised modeling tasks; Evaluate clustering performance using Silhouette scores and Phân tích dữ liệu có chiều cao cao bằng cách sử dụng các kỹ thuật giảm chiều như PCA; Cấu trúc sạch, mã Python dễ đọc sử dụng quy ước xử lý dữ kiện hiện đại. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của học không giám sát trước khi chuyển bước qua bước thông qua việc chuẩn bị dữ liệu, thực hiện thuật toán và đánh giá mô hình. Bạn sẽ tiến triển tự nhiên từ các nguyên tắc lý thuyết đến viết và phân tích mã Python sạch. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển và người mới bắt đầu mong muốn bước vào lĩnh vực học máy, mà không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để mở khóa các mô hình ẩn trong dữ liệu của bạn.