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scikit-learn 实战之非监督学习 31
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2022-08-04
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本实验课程的第 3 章节,将带你了解更多聚类算法,并完成聚类算法对照实验。1.2 实验知识点• 聚类算法对比1.3 实验环境• ipython 终端1.4 适合
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scikit-learn 实战之非监督学习
一、实验介绍
1.1 实验内容
非监督学习(英语:Unsupervised learning)是机器学习中十分重要的一个分支。这是
本实验课程的第 3 章节,将带你了解更多聚类算法,并完成聚类算法对照实验。
1.2 实验知识点
• Mini Batch K-Means 等其他聚类算法
• 聚类算法对比
1.3 实验环境
• python2.7
• Xfce 终端
• ipython 终端
1.4 适合人群
本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有 Python 基础和线性代数基础,并对机
器学习中分类问题感兴趣的用户。
1.5 代码获取
你可以通过下面命令将代码下载到实验楼环境中,作为参照对比进行学习。
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/880/k_means_cluster.py
scikit-learn 实战之非监督学习 (/courses/880)
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