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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410 avis
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à 10 heures par semaine
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88%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning Algorithms
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Algorithms
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Data Structures
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Statistical Methods
Détails à connaître
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
(27 évaluations)Offert par
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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Irvine
Statut : Prévisualisation
Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
Statut : Essai gratuitUniversity of London
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.
Étudiant(e) depuis 2020
’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.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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2,19 %
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2,43 %
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RG
Révisé le 24 janv. 2021
The material is too general, does not provide examples. So it's difficult when doing the exam.
PR
Révisé le 27 juil. 2020
Covers great deal of topics and various aspects of clustering
SS
Révisé le 6 sept. 2017
Very detailed introduction of Clustering techniques.
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