• 为个人
  • 为商务
  • 为大学
  • 为政府
Coursera
登录
免费加入
Coursera
  • 浏览
  • Unsupervised Learning

无监督学习在线课程

学习机器学习的无监督学习。学习 Clustering、Dimensionality Reduction 和 Anomaly Detection 技术。

跳转以搜索结果

筛选依据

主题
必需的
 *

语言
必需的
 *

在整个课程(说明和评估)中使用的语言。

了解产品
必需的
 *

通过实践教程在 2 小时内掌握与工作相关的技能。
通过已评分作业、视频和论坛向顶级授课教师学习。
在交互式实践环境中学习新工具或新技能。
通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
获得行业领导者颁发的职业证书,展示您学到的专业知识。
攻读硕士学位的同时获得职业证书。
在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
完成研究生水平的学习,而无需参加完整的学位课程。
以灵活的交互式方式,获得大学颁发的执业证书。

级别
必需的
 *

课程长度
必需的
 *

技能
必需的
 *

字幕
必需的
 *

教师
必需的
 *

探索无监督学习课程目录

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 监督学习, Algorithm, 数据伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 降维, 无监督学习, 应用机器学习, 机器学习, 深度学习, 强化学习, 异常检测

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    5245 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Michigan

    Applied Unsupervised Learning in Python

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Supervised Learning, Python Programming, Exploratory Data Analysis

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Generative AI, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering, Predictive Modeling, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Data Transformation, NumPy

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    E

    EDUCBA

    SPSS: Apply & Evaluate Cluster Analysis Techniques

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, SPSS, Statistical Machine Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Data Mining, Data Cleansing, Data Analysis, Data Manipulation, Statistical Methods

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    C

    Coursera

    Foundations of Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Scikit Learn (Machine Learning Library), Forecasting, Data Processing, Anomaly Detection, Data Manipulation, Regression Analysis, Statistical Modeling, Data Transformation, Data Cleansing

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    E

    EDUCBA

    Excel: Apply & Evaluate Unsupervised Clustering

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Microsoft Excel, Excel Formulas, Scatter Plots, Data Visualization, Data Analysis, Data Manipulation, Feature Engineering, Data Validation

    混合 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Generative Model Architectures, Unsupervised Learning, Artificial Intelligence

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 分类与回归树 (CART), 决策树学习, 监督学习, 数据伦理, 人工智能, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), 随机森林算法, 应用机器学习, 机器学习, 负责任的人工智能, 功能工程, Jupyter, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 深度学习, 强化学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.6万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 线性代数, 数据科学, Algorithm, 自然语言处理, 降维, 机器学习算法, 数据分析, 统计机器学习, 大数据, 数据挖掘, 文本挖掘, 功能工程, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, NumPy

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    341 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 决策树学习, 数据伦理, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 人工神经网络, 随机森林算法, 负责任的人工智能, 性能调整, 机器学习, 张力流, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    8334 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, 决策树学习, 回归分析, 分类与回归树 (CART), 预测建模, 监督学习, 降维, 机器学习, 应用机器学习, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    G

    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Applied Machine Learning, Advanced Analytics, Machine Learning, Unsupervised Learning, Workflow Management, Data Ethics, Supervised Learning, Data Validation, Classification And Regression Tree (CART), Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Python Programming, Performance Tuning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    563 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

无监督学习学习者也搜索

机器学习
深度学习
应用机器学习
初级机器学习
机器学习项目
初级深度学习
深度学习项目
高级机器学习
1234…478

总之,以下是 10 最受欢迎的 unsupervised learning 课程

  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • Applied Unsupervised Learning in Python: University of Michigan
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt
  • SPSS: Apply & Evaluate Cluster Analysis Techniques: EDUCBA
  • Foundations of Machine Learning: Coursera
  • Excel: Apply & Evaluate Unsupervised Clustering: EDUCBA
  • Deep Learning for Computer Vision: University of Colorado Boulder
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 无监督机器学习: IBM
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Unsupervised Learning 的常见问题

无监督学习是一种基于人工智能的机器学习,它能让人们从无目标的数据集中获取信息。 机器可以查找和管理未标记的数据,这样人们就能利用复杂的工具,如降维算法和聚类。 无监督学习的结果是,用户能够从原始数据集中识别出模式和结果。 使用无监督学习的人无需输入数据集或目标,而是让数据集和模式出现,从而找到最合理的算法。 ‎

如果您喜欢解决复杂的谜题,喜欢通过检测隐藏信息来回答问题,那么学习无监督学习就能让您以连贯、可用的方式识别和呈现数据。 学习降维算法和聚类等工具如何将原始数据分解为可用于创建模型的子集和类别或聚类。 这样,信息就可以用于决策目的,也可以用于指导人工智能探索特定的数据子集。 分类信息变得更加相关,数据集群的特征也更容易识别。 ‎

数据科学家和机器学习(AI)专家是学习无监督学习后可以获得的两个职业机会。 在学习无监督学习之前,掌握 Python 编程知识并了解微积分、数据清理、概率、统计、线性代数和探索性数据分析的基础知识会有所帮助,因为无监督学习建立在这些技能的基础之上。 您可能专门从事 IBM 机器学习策略领域的工作,也可能从事其他领域的工作,如工程、客户市场细分、数据挖掘或预测分析。 学习无监督学习有助于您紧跟机器学习领域的发展,保持与时俱进,如果您已经在该领域工作,还可以在职业生涯中不断进步。 ‎

Coursera 上的在线无监督学习课程将为您提供机器学习方面的知识和实践经验,使您能够使用 k 均值聚类、聚类分析和原理成分分析 (PCA) 等工具,在商业环境中应用无监督机器学习技术。 将这些新技能和新学到的信息应用到实际业务中。 我们的在线无督导学习课程为您提供信息和机会,让您能够按照自己的步调和条件发展技能,帮助您实现职业目标或获得大学学分。 ‎

在线无监督学习课程为提高您的知识水平或学习新的无监督学习技能提供了一种方便灵活的方式。 由顶尖大学和行业领导者提供的各种无监督学习课程可满足不同技能水平的需求。 ‎

要想提高员工在无监督学习方面的技能,选择一门符合他们当前能力和学习目标的课程至关重要。 我们的 "技能仪表板 "是一个非常有价值的工具,可用于确定技能差距并选择最合适的课程以有效提高技能。 如需全面了解我们的课程如何让您的员工受益,请浏览我们提供的企业解决方案。 点击此处了解更多有关Coursera for Business 定制课程的信息。 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

其他可浏览的主题

艺术与人文
338 课程
商务
1095 课程
计算机科学
668 课程
数据科学
425 课程
信息技术
145 课程
健康
471 课程
数学与逻辑
70 课程
个人发展
137 课程
物理科学与工程
413 课程
社会科学
401 课程
语言学习
150 课程

Coursera 页脚

技能

  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
  • 数字化营销
  • 讲英语
  • 生成式人工智能(GenAI)
  • 微软Excel
  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
  • Python

证书与课程

  • 谷歌网络安全证书
  • 谷歌数据分析证书
  • 谷歌 IT 支持证书
  • 谷歌项目管理证书
  • 谷歌用户体验设计证书
  • IBM 数据分析师证书
  • IBM Data Science 证书
  • Machine Learning 证书
  • Microsoft Power BI 数据分析师证书
  • UI / UX 设计证书

行业与职业

  • 商务
  • 计算机科学
  • 数据科学
  • 教育与教学
  • 工程学
  • 金融
  • 医疗保健
  • 人力资源(HR)
  • 信息技术 (IT)
  • 营销

职业资源

  • 职业能力倾向测验
  • 工作面试优势和劣势的示例
  • 学习高收入技能
  • 加密货币如何运作?
  • 如何在 Google 表格中突出显示重复项
  • 如何学习人工智能
  • 热门网络安全证书
  • 准备 PMP 认证
  • 面试后您将获得工作的迹象
  • 什么是人工智能?

Coursera

  • 关于
  • 我们提供的内容
  • 管理团队
  • 工作机会
  • 目录
  • Coursera Plus
  • 专业证书
  • MasterTrack® 证书
  • 学位
  • 企业版
  • 政府版
  • 面向校园
  • 成为合作伙伴
  • 社会影响
  • 免费课程
  • 分享您的 Coursera 学习故事

社区

  • 学生
  • 合作伙伴
  • Beta 测试人员
  • 博客
  • Coursera 播客
  • 技术博客

更多

  • 媒体
  • 投资者
  • 条款
  • 隐私
  • 帮助
  • 内容访问
  • 联系我们
  • 文章
  • 目录
  • 附属公司
  • 现代奴隶制声明
  • 请勿出售/共享
随时随地学习
通过 App Store 下载
通过 Google Play 获取
B 型企业认证标志
© 2025 Coursera Inc.保留所有权利。
  • Coursera Facebook
  • Coursera Linkedin
  • Coursera Twitter
  • Coursera YouTube
  • Coursera Instagram
  • Coursera TikTok