Applied Unsupervised Learning with Python

Unsupervised learning is a useful and practical solution in situations where labeled data is not available. Applied Unsupervised Learning with Python guides you on the best practices for using unsupervised learning techniques in tandem with Python libraries and extracting meaningful information from unstructured data. The course begins by explaining how basic clustering works to find similar data points in a set. Once you are well versed with the k-means algorithm and how it operates, you’ll lea

这是一本深入探讨无监督学习的书籍，旨在通过Python编程来理解和应用无监督学习算法。书中详细解释了聚类算法和降维算法，并通过实例和练习帮助读者掌握这些基本概念。 本书首先介绍了聚类算法的基本概念，如k-means算法、层次聚类算法、DBSCAN算法等，并解释了它们的工作原理和重要性。这些算法可以帮助我们找到数据集中的相似数据组，这对于理解数据集的潜在含义非常有价值。 接着，书中介绍了降维算法的基本概念，如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、t-SNE算法等，并解释了它们的工作原理和重要性。这些算法可以帮助我们将高维度的数据映射到低维度的空间中，从而更好地进行图像压缩和特征提取。 此外，书中还介绍了人工神经网络的基本原理，包括输入层、隐藏层和输出层的结构，以及前向传播和反向传播的学习过程。这些知识可以帮助我们理解和应用自动编码器和卷积神经网络等高级神经网络架构。 除了算法理论，书中还提供了大量的实践案例，如市场篮子分析、热点分析、文本数据清洗等，这些案例可以帮助读者将理论知识应用到实际问题的解决中。