大模型的进阶实战：无监督学习
¥199.9
你将收获
- 通过学习这门课程，你将能够深入理解无监督学习的原理和方法，掌握常见的聚类分析、降维和异常检测技术，并能够应用它们发现数据中的隐藏模式和结构。你将学会如何选择合适的无监督学习算法，评估聚类结果和异常检测，处理无监督学习中的挑战和复杂情况。这门课程将帮助你在实际应用中更好地理解和应用无监督学习，提升数据分析和机器学习的能力，发现数据中的潜在信息，支持决策和业务发展。无监督学习在许多领域都有广泛的应用，如市场分析、社交网络分析、图像处理等。
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课程介绍
课程内容概述：
无监督学习基础：介绍无监督学习的基本概念、目标和方法，以及常见的无监督学习算法。
聚类分析：学习聚类分析的原理和常用算法，如K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等，以及聚类结果的评估和应用。
降维技术：探索降维技术，如主成分分析（PCA）、因子分析和独立成分分析（ICA），用于减少数据维度和提取关键特征。
关联规则挖掘：了解关联规则挖掘的概念和方法，学习如何发现数据中的频繁项集和关联规则。
异常检测：学习异常检测的原理和常用算法，如基于统计方法和基于机器学习方法的异常检测技术。
集成学习与聚类分析：介绍集成学习方法在聚类分析中的应用，如集成聚类和集成异常检测等。
无监督学习的应用案例：通过实际案例，将学到的无监督学习技术应用于解决实际问题，如用户分群、推荐系统等。
无监督学习的挑战与发展：讨论无监督学习的挑战和未来发展方向，如半监督学习和生成模型等。
适合人群
- 这门课程适合对无监督学习和数据挖掘感兴趣的学习者，包括数据科学家、机器学习工程师、研究人员以及对发现数据中隐藏模式和结构感兴趣的专业人士。
讲师介绍
曾就职于平安人寿担任资深数据挖掘专家，目前供职于世界百强企业，负责数据中台、数据化运营、金融科技、创新规划等项目及前沿研究。有13年的数据挖掘与分享相关工作的经验；曾经从事过电商、电购、电力、游戏、金融和物流等行业，熟悉不同行业的数据特点。R语言资、python资深玩家，熟练掌握深度学习Tensorflow2框架，有丰富的大数据挖掘和可视化实战经验。2017-2023年微软MVP。《中国现场统计研究会大数据统计分会》第一届理事。 历届中国R语言大会特邀演讲嘉宾。 书籍著作：《R语言与数据挖掘》、《数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想》《R语言游戏数据分析与挖掘》、《Keras深度学习：入门、实战与进阶》、《R语言数据分析与挖掘（微课）》和深度学习从入门到精通：基于keras（微课版）》
课程大纲
共0节 时长0分钟
课程介绍
6分钟
1.通过ChatGPT学习无监督学习概述
2小时1分钟
2.通过ChatGPT辅助python进行聚类分析
53分钟
3.通过ChatGPT辅助R语言进行聚类分析
48分钟
4.通过ChatGPT辅助python进行降维分析
16分钟
5.通过ChatGPT辅助R语言进行降维分析
11分钟
6.通过ChatGPT辅助python进行关联规则
16分钟
7.通过ChatGPT辅助R语言进行关联规则
23分钟
课程总结
图文
课后测试题
共10题
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。