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Python非監督式機器學習(聚類分析)實作

1. 能使用聚類分析,自動查找數據中的模式,而不需要標籤
2. 學會將Scipy的分層聚類庫應用於數據
3. 了解GMM如何克服K-Means的一些缺點
4. 解釋期望最大化算法
5. 了解群集中使用的不同距離指標
6. 理解高斯混合模型以及如何將其用於密度估計
開課單位:財團法人臺南市致遠基金會
課程大綱:非監督學習概論
K-Means聚類分層聚類
高斯混合模型(GMMs)
開課日期:2020-05-11
上課時間:週一、週二 09:00~16:00 5/11、5/12
結束日期:2020-05-12
上課時數:12
預計招生人數:20
費用:學員負擔:3600元/政府負擔:3600元
繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
課程費用:7200元
聯絡人:楊皓宇
連絡電話:02-25982628
先備知識:1.能運用Python和Numpy編寫程式
2.基本線性代數和微積分
授課師資:李厚均
招生對象:1. 對機器學習和數據科學感興趣的學員和專業人士
2. 想要知道如何編寫自己的聚類代碼的人
3. 對數據挖掘感興趣的專業人員
上課地點:交通大學-致遠樓
課程報名網址: