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    聚类算法深度解析(黑马程序员)

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    本课程由黑马程序员打造,深度解析聚类算法并结合具体的实例,带你真正了解聚类算法。
  • 难度:初级
  • 共45章节
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  • 第1章 算法原理
    人工智能课程简介
    内容设置
    算法原理_课题导入
    算法原理_算法解析
    算法原理_算法流程
    算法原理_总结
    算法原理_不同数据集的kmeans聚类_案例讲...
    算法原理_不同数据集的kmeans聚类_实践
    算法原理_汽车工业数据聚类前期预处理_实践
    算法原理_工业车辆聚类_预处理实践
    算法原理_工业车辆聚类_特征工程_实践
    效果衡量_肘部法_实践
    算法原理_工业车辆聚类_特征选择_实践
    算法原理_工业车辆聚类_特征观察_实践
    算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_...
    算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_...
    第2章 效果衡量
    导入
    SSE
    衡量标准_肘部法
    效果衡量_SC系数
    效果衡量标准_CH系数
    衡量标准_优缺点
    效果衡量_图片压缩实战
    效果衡量_案例2_图片压缩实战_实践
    效果衡量_总结
    效果衡量标准_聚类效果评估_作业
    第3章 算法优化
    Canopy配合初始聚类
    k-means++
    二分kmeans
    Kernel Kmeans
    K-medoids
    ISODATA
    MiniBatchKmeans
    小结
    第4章 算法进阶
    DBSCAN
    层次聚类_上
    层次聚类_中
    层次聚类_下
    MeanShift聚类
    AP聚类
    SOM聚类
    谱聚类
    小结
    Kmeans与DBSCAN聚类比较_案例
    案例4_kmeans与DBSCAN聚类对比_实...

    讲师介绍

    流芳
    流芳
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    课程必读:

    本课程适合对人工智能有一定了解,详细的讲解了有关聚类算法的知识点。

    能学到什么:

    算法原理、算法流程、特征选择、效果衡量、算法优化、算法进阶

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