कोर्स की खास जानकारी
संग्रह की मदद से व्यवस्थित रहें
अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, कॉन्टेंट को सेव करें और कैटगरी में बांटें.
अब आपके पास ये काम करने के विकल्प हैं:
- एमएल ऐप्लिकेशन के लिए क्लस्टरिंग के बारे में बताएं.
- डेटा को क्लस्टर करने के लिए, सबसे सही तरीके अपनाएं और इन बातों का ध्यान रखें.
- k-means एल्गोरिदम का इस्तेमाल करें.
- क्लस्टर करने के लोकप्रिय तरीकों की तुलना करें.
- ज़रूरत के हिसाब से, मॉनिटर की गई और मैन्युअल तरीके से मिलती-जुलती कॉन्टेंट की जांच करने की सुविधा में से किसी एक को चुनें.
जब तक कुछ अलग से न बताया जाए, तब तक इस पेज की सामग्री को Creative Commons Attribution 4.0 License के तहत और कोड के नमूनों को Apache 2.0 License के तहत लाइसेंस मिला है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Developers साइट नीतियां देखें. Oracle और/या इससे जुड़ी हुई कंपनियों का, Java एक रजिस्टर किया हुआ ट्रेडमार्क है.
आखिरी बार 2025-02-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-02-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["\u003cp\u003eThis training equips you with the ability to describe clustering in machine learning and understand its practical applications.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt guides you through best practices for data clustering and introduces the k-means algorithm for effective implementation.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe training enables you to compare various clustering methods and make informed choices between supervised and manual similarity measures.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Course summary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nYou should now be able to:\n\n- Describe clustering for ML applications.\n- Follow best practices and considerations for clustering data.\n- Employ the k-means algorithm.\n- Compare popular clustering approaches.\n- Choose between supervised and manual similarity measures, as appropriate."]]
