This course introduces you to one of the main types of Machine Learning: Unsupervised Learning. You will learn how to find insights from data sets that do not have a target or labeled variable. You will learn several clustering and dimension reduction algorithms for unsupervised learning as well as how to select the algorithm that best suits your data. The hands-on section of this course focuses on using best practices for unsupervised learning.
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Über diesen Kurs
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- Dimensionality Reduction
- Unsupervised Learning
- Cluster Analysis
- K Means Clustering
- Principal Component Analysis (PCA)
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4 Stunden zum Abschließen
Introduction to Unsupervised Learning and K Means
4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 62 min), 2 Lektüren, 6 Quiz
3 Stunden zum Abschließen
Distance Metrics & Computational Hurdles
3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Selecting a Clustering Algorithm
4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 86 min), 1 Lektüre, 6 Quiz
4 Stunden zum Abschließen
Dimensionality Reduction
4 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 46 min), 1 Lektüre, 6 Quiz
Bewertungen
- 5 stars79,28 %
- 4 stars14,79 %
- 3 stars2,36 %
- 2 stars1,77 %
- 1 star1,77 %
Top-Bewertungen von UNSUPERVISED MACHINE LEARNING
von AD18. Apr. 2021
It is a beautifully crafted course that looks at various clustering algorithms. More importantly, show the pros and cons of each algorithm/technique based on different patterns.
von MB22. Apr. 2021
A high quality course with lots of practical techniques
von MK21. Feb. 2022
Thank you Coursera.
Thank you IBM.
Thank you to all instructors.
von NW25. Dez. 2020
Great course for learning about Unsupervised Learning
Häufig gestellte Fragen
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