Cơ sở học máy không giám sát với R

Dữ liệu không có nhãn có giá trị to lớn, nhưng để trích xuất những cái nhìn sâu sắc cần một tập hợp cụ thể các công cụ phân tích và logic. Chương trình này giới thiệu cho bạn những nguyên tắc cốt lõi của việc khám phá cấu trúc trong dữ liệu mà không có các loại định nghĩa trước. Bạn sẽ học được cách biến đổi các tập dữ liệu thô, không có tổ chức thành các nhóm có ý nghĩa và các biểu diễn đơn giản. Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có khả năng chọn, thực hiện, và giải thích các mô hình học không giám sát phổ biến nhất. Bạn sẽ học được: - Hiểu được logic cơ bản và thuật ngữ của học không giám sát. - Nhóm các điểm dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng K-means và Hierarchical Clustering. - Giảm độ phức tạp dữ liệu với Phân tích thành phần chính để cải thiện hiệu quả mô hình. - Apply data scaling and normalization techniques to ensure accurate results. - Đánh giá chất lượng của các cụm của bạn sử dụng phân tích hình ảnh và các chỉ số hiện đại khác. - Thực hành thực hiện các quy trình nhận dạng mẫu sử dụng các ví dụ mã R rõ ràng. Chương trình này bắt đầu với một tổng quan khái niệm về cấu trúc dữ liệu trước khi hướng dẫn bạn qua các giải thích bằng văn bản về cơ học thuật toán và các bài tập lập trình thực tế. Chương này được xây dựng cho người mới bắt đầu muốn tập trung, theo lối học máy dựa trên văn bản mà không cần kinh nghiệm trước đó trong lĩnh vực này. Bắt đầu hành trình khám phá dữ liệu của anh.