Podsumowanie kursu
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji
Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.
Powinniście już umieć:
- Opisz klastery w przypadku aplikacji wykorzystujących ML.
- Stosuj sprawdzone metody i zasady dotyczące grupowania danych.
- Użyj algorytmu k-średnich.
- Porównaj popularne metody grupowania.
- W stosownych przypadkach wybierz pomiar podobieństwa z nadzorem lub ręczny.
O ile nie stwierdzono inaczej, treść tej strony jest objęta licencją Creative Commons – uznanie autorstwa 4.0, a fragmenty kodu są dostępne na licencji Apache 2.0. Szczegółowe informacje na ten temat zawierają zasady dotyczące witryny Google Developers. Java jest zastrzeżonym znakiem towarowym firmy Oracle i jej podmiotów stowarzyszonych.
Ostatnia aktualizacja: 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Ostatnia aktualizacja: 2025-02-25 UTC."],[[["\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."]]
