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します。
• 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使用する。
• 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、教師ありの類似性測度と手動の類似性測度のどちらかを選択します。