Descrição do Curso
Este capítulo apresentará o aprendizado de máquina não supervisionado conceitos e técnicas. Ele cobrirá modelos de mistura gaussianas. Também abrangerá vários tipos de clustering. Este capítulo também apresentará o conceito de aprendizagem múltipla e a diferença entre vários tipos.
Objectivos de aprendizagem:
- Aprender sobre modelos de mistura gaussianas
- Aprender sobre clustering
- Aprender sobre aprendizagem de manifold
O Que Você Vai Aprender
- Compreenda os conceitos e técnicas principais do aprendizado de máquina não supervisionado
- Saiba mais sobre modelos de mistura gaussiana
- Explore vários tipos de clustering, incluindo clustering espectral
- Examine aprendizado de variedade e as diferenças entre seus vários tipos
Principais Conclusões
- O aprendizado de máquina não supervisionado cobre conceitos e técnicas que incluem modelos de mistura gaussiana, clustering e aprendizado de variedade.
- O clustering pode assumir vários tipos, e o clustering espectral está entre os métodos relevantes para este material.
- O aprendizado de variedade é introduzido juntamente com as diferenças entre seus vários tipos.
- O curso aborda algoritmos de aprendizado de máquina e métodos de mineração de dados dentro de um contexto de aprendizado não supervisionado.
Perguntas Frequentes
Quais tópicos este curso cobre?
Ele introduz conceitos e técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado, cobrindo modelos de mistura gaussiana, vários tipos de clustering e aprendizado de variedade, incluindo a diferença entre seus vários tipos.
Quais lições estão incluídas?
O curso inclui três lições: Modelos de Mistura Gaussiana, Clustering e Aprendizado de Variedade.
Quais habilidades vou ganhar com este curso?
Você construirá habilidades em métodos de mineração de dados, aprendizado de máquina, algoritmos de aprendizado de máquina, métodos de aprendizado de máquina, clustering espectral e aprendizado não supervisionado.
Quais são os objetivos de aprendizagem deste curso?
Os objetivos de aprendizagem são aprender sobre modelos de mistura gaussiana, clustering e aprendizado de variedade.
