机器学习之非监督学习算法一聚类与关联算法原理与实践

导读 学习聚类与关联算法原理与实践,能够实现新闻点击流量的分析等等,是学习“人工智能+大数据”开发工程师的第三阶段之一。
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大数据全站开发工程师 “人工智能+大数据”开发工程师 Python数据分析师 UID全栈设计师 财经类_CMA 财经类_CPA

课程详情

2018-04-24

聚类与关联算法原理与实践

该阶段的学习为工程级学习阶段之一,能够实现复杂数据的降维处理等多种效果。学习聚类与关联算法原理与实践,能够实现新闻点击流量的分析等等,是学习“人工智能+大数据”开发工程师的第三阶段之一。
课程目标
1.了解什么是聚类分析及其具体代码实现课程目标:
2、了解什么是关联规则及其具体代码实现
3、通过真实案例进一步对非监督算法深入理解
课程内容
Kmeans算法的基本原理与实现
构建你的*个关联模型关联规则的三个评价指标Aprior算法原理及代码调用
FP-growth算法原理及代码调用如何挑选有价值的关联规则基于关联规则的推荐应用
学习效果
1、能够利用相关算法实现手写识别系统
2、能够利用相关算法实现购物商品价格预测
3、能够利用相关算法实现新闻网站流量点击分析
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