Kurs özeti
Artık şunları yapabileceksiniz:
- ML uygulamaları için küme oluşturmayı açıklama
- Verileri kümelendirmeyle ilgili en iyi uygulamaları ve dikkat edilmesi gereken noktaları uygulayın.
- K-ortalama algoritmasını kullanın.
- Popüler küme oluşturma yaklaşımlarını karşılaştırın.
- Uygun olduğunda gözetimli ve manuel benzerlik ölçümleri arasından seçim yapın.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-02-25 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."]]],[]]
