****-机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践-机器学习
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****-机器学习之聚类、主成分分析理论与代码实践-机器学习
学习有效期：永久观看
学习时长：169分钟
学习计划：3天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：纪佳琪
高校教师 / 培训机构讲师
讲师介绍：干过开发，做到资深Java软件开发工程师，后做过培训，总共培训近千人。目前在高校工作，博士学位。主要研究领域为机器学习与深度学习。
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「你将学到什么？」
「课程学习目录」
| 1.开课简介 |
| 2.机器学习知识体系 |
| 3.机器学习流程 |
| 4.聚类简介 |
| 5.K-means算法原理 |
| 6.K-means中距离计算方法 |
| 7.K-means原生代码实现 |
| 8.使用sklearn实现K-means |
| 9.层次聚类基本原理 |
| 10.层次聚类中类间距离计算方法 |
| 11.层次聚类计算方法举例 |
| 12.层次聚类的sklearn实现 |
| 13.密度聚类 |
| 14.密度聚类sklearn实现 |
| 15.谱聚类介绍及算法原理 |
| 16.谱聚类sklearn实现 |
| 17.聚类算法评价指标 |
| 18.聚类评价指标代码实现 |
| 19.聚类案例：亚洲球队聚类分析 |
| 20.PCA介绍 |
| 21.基于协方差矩阵的特征值分解算法实现PCA |
| 22.协方差矩阵的特征值分解算法代码实现 |
| 23.基于数据矩阵的奇异值分解算法实现PCA |
| 24.数据矩阵的奇异值分解算法代码实现 |
| 25.sklearn实现PCA |
| 26.如何选取主成分个数 |
| 27.案例：照片降维 |
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能够掌握PCA的2种不同实现方法并编程实现
能够使用聚类算法和PCA完成案例项目