Descrição do Curso
Nestas lições, aprenderás os algoritmos de cluster mais usados e a quais problemas eles normalmente aplicam-se. Cobriremos e avaliaremos seus pontos fortes e fracos relativos, e as vantagens e desvantagens entre eles. Este curso também demonstrará como navegar em diferentes métodos de algoritmos de agrupamento. Aprenderás sobre métodos de clustering aglomerativo, clustering espectral e modelos de mistura gaussiana. Finalmente, este curso explicará k-means de mini-lote e DBSCAN. Ao final deste curso, serás capaz de diferenciares entre uma variedade de algoritmos de clustering.
O Que Você Vai Aprender
- Identifique os algoritmos de clustering mais comumente usados e os problemas aos quais se aplicam típicamente
- Compare os pontos fortes, fracos e trade-offs relativos entre diferentes algoritmos de clustering
- Explore métodos de clustering aglomerativo e clustering espectral
- Aplique modelos de mistura gaussiana para clustering
- Navegue mini-batch k-means e DBSCAN como métodos de clustering
- Diferencie entre uma variedade de algoritmos de clustering
Principais Conclusões
- O curso cobre os algoritmos de clustering mais comumente usados e os problemas aos quais se aplicam típicamente.
- Ele avalia os pontos fortes, fracos e trade-offs relativos entre diferentes algoritmos de clustering.
- Ele demonstra como navegar diferentes métodos de clustering, incluindo clustering aglomerativo, clustering espectral e modelos de mistura gaussiana.
- Ele explica mini-batch k-means e DBSCAN.
- Ao final, os aprendizes podem diferenciar entre uma variedade de algoritmos de clustering.
Perguntas Frequentes
Quais algoritmos de clustering este curso cobre?
O curso cobre mini-batch k-means, clustering aglomerativo, clustering espectral, DBSCAN e modelos de mistura gaussiana, juntamente com uma comparação desses algoritmos.
O que poderei fazer após concluir este curso?
Ao final do curso, você será capaz de diferenciar entre uma variedade de algoritmos de clustering, compreendendo seus pontos fortes, fracos e trade-offs.
Que habilidades este curso ajuda a desenvolver?
Este curso desenvolve habilidades em algoritmos, análise de clusters, clustering hierárquico, clustering horizontal, clustering k-means e algoritmos de aprendizado de máquina.
Quais lições estão incluídas neste curso?
As lições são Mini-Batch K-means, Clustering Aglomerativo, Clustering Espectral, DBSCAN, Modelos de Mistura Gaussiana e Comparação de Algoritmos.
