Краткое содержание курса
Теперь вы сможете:
- Описать кластеризацию для приложений машинного обучения.
- Следуйте рекомендациям и рекомендациям по кластеризации данных.
- Используйте алгоритм k-средних.
- Сравните популярные подходы к кластеризации.
- При необходимости выберите между контролируемыми и ручными измерениями сходства.
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2024-08-13 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2024-08-13 UTC."],[[["This training equips you with the ability to describe clustering in machine learning and understand its practical applications."],["It guides you through best practices for data clustering and introduces the k-means algorithm for effective implementation."],["The training enables you to compare various clustering methods and make informed choices between supervised and manual similarity measures."]]],[]]
