Hands-On Unsupervised Learning with Python

Unsupervised learning is about making use of raw, untagged data and applying learning algorithms to it to help a machine predict its outcome. With this book, you will explore the concept of unsupervised learning to cluster large sets of data and analyze them repeatedly until the desired outcome is found using Python.This book starts with the key differences between supervised, unsupervised, and semi-supervised learning. You will be introduced to the best-used libraries and frameworks from the Py

这是一本深度探讨无监督学习和Python编程的实用指南。书中详细介绍了无监督学习的重要性和应用，包括市场分析、客户细分、社交网络分析等，并深入讲解了机器学习算法的类型和特点，包括监督学习、无监督学习和强化学习。 书中还详细介绍了机器学习在处理大数据中的应用，包括如何帮助公司有效管理大量数据，并从中提取出有价值的信息，以帮助做出正确决策，提供更好的洞察。书中还详细讲解了集群分析的定义和目标，包括K-means算法原理和DBSCAN算法概述，以及如何通过V-measure的定义和计算来评估聚类结果的质量。 此外，书中还详细介绍了变分自编码器的基本原理和实现，生成对抗网络的组成与目标，以及自组织地图的原理和特性，并深入讲解了主成分分析PCA原理与应用，非负矩阵分解NNMF原理与应用，以及独立成分分析ICA原理与应用。 书中还详细介绍了直方图在异常检测中的应用，并解释了为什么使用Python进行机器学习。书中还详细介绍了绪论部分，包括聚类分析的基本概念和原理，以及常用的聚类算法和技术。