本课程将向您介绍机器学习的主要类型之一：无监督学习。您将学习如何从没有目标或标注变量的数据集中找到洞察力。您将学习几种用于无监督学习的聚类和降维算法，以及如何选择最适合您数据的算法。本课程的实践部分侧重于使用无监督学习的最佳实践。 在本课程结束时，您应该能够： 解释适合无监督学习方法的问题类型 解释维度诅咒，以及它如何使具有许多特征的聚类变得困难 描述和使用常见的聚类和降维算法 在适当的情况下尝试聚类点，比较每个聚类模型的性能 了解描述聚类特征的相关指标 谁应该学习本课程？
无监督机器学习
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
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VA
已于 Jul 5, 2021审阅
Great course. Maybe there is one instance of wrong answer in one of the quizzes. Everything elese is perfect. Thanks IBM !
MB
已于 Apr 22, 2021审阅
A high quality course with lots of practical techniques
AF
已于 Nov 6, 2020审阅
Great course and very well structured. I'm really impressed with the instructor who give thorough walkthrough to the code.
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。