Découvrez les concepts de base de l'analyse en grappes, puis étudiez un ensemble de méthodologies, d'algorithmes et d'applications typiques de l'analyse en grappes. Cela inclut les méthodes de partitionnement telles que k-means, les méthodes hiérarchiques telles que BIRCH, et les méthodes basées sur la densité telles que DBSCAN/OPTICS. En outre, vous apprendrez des méthodes de validation et d'évaluation de la qualité du regroupement. Enfin, vous verrez des exemples d'analyse de grappes dans des applications.
L'analyse de grappes dans l'exploration de données
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L'analyse de grappes dans l'exploration de données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Exploration de données"
Instructeur : Jiawei Han
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Vérification et validation
- Catégorie : Exploration de données
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Évaluation du modèle
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7 devoirs
Enseigné en Anglais
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University of Colorado Boulder
University of California, Irvine
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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GL
Révisé le 25 janv. 2018
This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.
SS
Révisé le 6 sept. 2017
Very detailed introduction of Clustering techniques.
GV
Révisé le 18 sept. 2017
Very informative lectures, wonderful assignments. This course isn't so easy but it gives you real knowledge and useful experience.
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