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【课程介绍】
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【课程收益】
能够掌握常用聚类算法的原理并编程实现
能够掌握PCA的2种不同实现方法并编程实现
能够使用聚类算法和PCA完成案例项目
能够掌握常用聚类算法的原理并编程实现
能够掌握PCA的2种不同实现方法并编程实现
能够使用聚类算法和PCA完成案例项目
- 章节目录
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- 01. 开课简介 1:27
- 02. 机器学习知识体系 6:45
- 03. 机器学习流程 1:38
- 04. 聚类简介 2:55
- 05. K-means算法原理 4:56
- 06. K-means中距离计算方法 7:16
- 07. K-means原生代码实现 13:36
- 08. 使用sklearn实现K-means 2:46
- 09. 层次聚类基本原理 5:53
- 10. 层次聚类中类间距离计算方法 2:46
- 11. 层次聚类计算方法举例 6:18
- 12. 层次聚类的sklearn实现 3:28
- 13. 密度聚类 7:34
- 14. 密度聚类sklearn实现 3:21
- 15. 谱聚类介绍及算法原理 8:56
- 16. 谱聚类sklearn实现 2:25
- 17. 聚类算法评价指标 10:39
- 18. 聚类评价指标代码实现 7:20
- 19. 聚类案例：亚洲球队聚类分析 7:53
- 20. PCA介绍 9:06
- 21. 基于协方差矩阵的特征值分解算法实现PCA 10:50
- 22. 协方差矩阵的特征值分解算法代码实现 11:49
- 23. 基于数据矩阵的奇异值分解算法实现PCA 5:59
- 24. 数据矩阵的奇异值分解算法代码实现 2:54
- 25. sklearn实现PCA 1:52
- 26. 如何选取主成分个数 8:34
- 27. 案例：照片降维 9:18
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