聚类自学习是面向实现的聚类简介。
本课程并非:
- 详尽的聚类分析
- 聚类的不同算法方法的详细说明和比较
- 使用 TensorFlow 进行聚类课程
- 分类教程(与聚类相反)
前提条件
本课程假定您有:
- 已完成机器学习问题构建简介或具备同等知识。
- 已完成机器学习速成课程或具备同等知识。
- 已完成数据准备和特征工程,或具备同等知识。
- 掌握数据分布方面的基础知识,例如高斯和幂定律分布。
- 具备 Python 方面的编程基础知识。
祝您学习愉快!
如未另行说明,那么本页面中的内容已根据知识共享署名 4.0 许可获得了许可,并且代码示例已根据 Apache 2.0 许可获得了许可。有关详情,请参阅 Google 开发者网站政策。Java 是 Oracle 和/或其关联公司的注册商标。
最后更新时间 (UTC):2022-09-27。