コースのまとめ

学習内容:

• ML アプリケーションのクラスタリングについて説明する。
• データのクラスタリングに関するベスト プラクティスと考慮事項に従います。
• K 平均法アルゴリズムを利用する。
• 一般的なクラスタリング アプローチを比較する。
• 必要に応じて、教師ありの類似度尺度と手動の類似度尺度のどちらかを選択します。