分群法

預估課程時間：4 小時

目標：

• 定義機器學習應用程式的分群法。
• 準備分群資料。
• 定義資料集的相似度。
• 比較手動和監督式的相似度措施。
• 使用 k-means 演算法將資料分群。
• 評估叢集結果的品質。

分群式研究是針對實作的叢集導向簡介。

本課程不會：

• 分群法詳細審查
• 針對不同的叢集法的分群做法詳細說明
• 利用 TensorFlow 分群的課程
• 分類 (而非分群) 教學課程

必要條件

本課程假設你擁有：

• 完成機器學習問題框架簡介或具備同等知識。
• 完成機器學習密集課程或具備同等知識。
• 已完成資料準備和功能工程或具有同等的知識。
• 瞭解資料分佈的基本知識，例如 Gaussian 和權法發布。
• 具備 Python 的基本程式設計知識。

祝學習愉快！