After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Có lẽ bạn đã từng dùng Google News, nơi các bài báo tương tự được tự động gom lại theo chủ đề. Bạn có bao giờ tự hỏi phía sau là quy trình gì để tạo ra các nhóm đó? Trong khóa học này, bạn sẽ được giới thiệu về học không giám sát thông qua kỹ thuật phân cụm bằng thư viện SciPy trong Python. Khóa học bao gồm tiền xử lý dữ liệu và cách áp dụng phân cụm phân cấp (hierarchical) và k-means. Xuyên suốt khóa học, bạn sẽ khám phá thống kê cầu thủ từ trò chơi bóng đá nổi tiếng, FIFA 18. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ có thể nhanh chóng áp dụng nhiều thuật toán phân cụm lên dữ liệu, trực quan hóa các cụm được tạo ra và phân tích kết quả.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về Phân cụm
Trước khi sẵn sàng phân loại các bài báo, bạn cần nắm các kiến thức cơ bản về phân cụm. Chương này giúp bạn làm quen với một nhóm thuật toán Machine Learning gọi là học không giám sát, sau đó giới thiệu phân cụm — một trong những thuật toán phổ biến của nhóm này. Bạn sẽ biết về hai kỹ thuật phân cụm thông dụng: phân cụm phân cấp và phân cụm k-means. Chương kết thúc với các bước tiền xử lý cơ bản trước khi bạn bắt đầu phân cụm dữ liệu.
- Unsupervised learning: những điều cơ bản50 XP
- Unsupervised learning trong đời thực50 XP
- Phát hiện Pokémon100 XP
- Những điều cơ bản về phân tích phân cụm50 XP
- Bắt gặp Pokémon: phân cụm phân cấp100 XP
- Phát hiện Pokémon: phân cụm k-means100 XP
- Chuẩn bị dữ liệu cho phân tích phân cụm50 XP
- Chuẩn hóa dữ liệu danh sách cơ bản100 XP
- Trực quan hóa dữ liệu đã chuẩn hóa100 XP
- Chuẩn hóa các số nhỏ100 XP
- FIFA 18: Chuẩn hóa dữ liệu100 XP
2
Phân cụm Phân cấp
Chương này tập trung vào một thuật toán phân cụm phổ biến — phân cụm phân cấp — và cách hiện thực trong SciPy. Bên cạnh quy trình thực hiện phân cụm phân cấp, nội dung còn giúp bạn trả lời một câu hỏi quan trọng: có bao nhiêu cụm trong dữ liệu của bạn? Chương kết thúc bằng việc bàn về những hạn chế của phân cụm phân cấp và các lưu ý khi sử dụng phương pháp này.
3
Phân cụm K-Means
Chương này giới thiệu một thuật toán phân cụm khác — phân cụm k-means — và cách hiện thực trong SciPy. K-means khắc phục nhược điểm lớn nhất của phân cụm phân cấp đã nêu ở chương trước. Vì dendrogram chỉ áp dụng cho phân cụm phân cấp, chương này trình bày một phương pháp xác định số cụm trước khi chạy k-means. Chương kết thúc với phần thảo luận về hạn chế của k-means và các lưu ý khi sử dụng thuật toán này.
4
Phân cụm trong Thế giới Thực
Giờ bạn đã quen với hai kỹ thuật phân cụm phổ biến nhất, chương này giúp bạn áp dụng kiến thức vào các bài toán thực tế. Trước hết, chương bàn về quy trình tìm màu sắc chủ đạo trong một ảnh, sau đó quay lại vấn đề đã nêu ở phần mở đầu — phân cụm các bài báo. Chương kết thúc với thảo luận về phân cụm với nhiều biến, điều này khiến việc trực quan hóa toàn bộ dữ liệu trở nên khó khăn.
Phân cụm trong Python
Hoàn
thành khóa học
