This course was created with the
course builder. Create your online course today.
Start now
Create your course
with
Automatyczne odtwarzanie
Autouzupełnienie
Poprzedni wykład
Kontynuuj
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z (5h)
-----UCZENIE NIENADZOROWANE-----
Wymagania
Uczenie nienadzorowane
Wprowadzenie (0:53)
Uczenie nienadzorowane (2:17)
-----KLASTERYZACJA-----
Klasteryzacja/Analiza skupień
Klasteryzacja/Analiza skupień (6:36)
Klasteryzacja/Analiza skupień - zastosowanie (1:29)
Klasteryzacja/Analiza skupień - typy algorytmów (1:16)
Algorytm K-średnich
Metryka Minkowskiego (euklidesowa, Manhattan) (8:51)
Algorytm K-średnich - wykład (5:23)
Algorytm K-średnich - implementacja (10:54)
Algorytm K-średnich - biblioteka scikit-learn (3:52)
Algorytm K-średnich - wybór optymalnej ilości klastrów (4:49)
Algorytm K-średnich - metoda łokcia (9:11)
Algorytm K-średnich - wady i zalety (1:06)
Grupowanie hierarchiczne
Grupowanie hierarchiczne - wykład (4:53)
Grupowanie hierarchiczne - metryki (euklidesowa, Manhattan, kosinusowa) (3:40)
Grupowanie hierarchiczne - ćwiczenie (7:13)
Algorytm DBSCAN
DBSCAN - wykład (2:05)
DBSCAN - wykład - rodzaje punktów (4:08)
DBSCAN - wykład - algorytm (0:39)
DBSCAN - ćwiczenie (8:32)
Klasteryzacja - porównanie algorytmów
Porównanie algorytmów - wykład (5:04)
Porównanie algorytmów - ćwiczenie (6:34)
-----REDUKCJA WYMIAROWOŚCI-----
Redukcja wymiarowości
PCA - Analiza Głównych Składowych
PCA - Analiza Głównych Składowych - wykład (10:26)
PCA - Analiza Głównych Składowych - wektory i wartości własne (8:00)
PCA - Analiza Głównych Składowych - implementacja (11:39)
PCA - Analiza Głównych Składowych - breast cancer data (5:26)
PCA - Analiza Głównych Składowych - MNIST data (8:20)
PCA - Analiza Głównych Składowych - CIFAR data (5:49)
PCA - Analiza Głównych Składowych - Wine dataset (4:47)
PCA - Analiza Głównych Składowych - rekonstrukcja obrazu (4:50)
t-SNE
t-SNE - wykład (8:32)
t-SNE - przykłady (2:10)
t-SNE - ćwiczenie (11:34)
-----REGUŁY ASOCJACYJNE-----
Reguły asocjacyjne
Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori
Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori - wykład (10:12)
Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori - ćwiczenie 1 (8:08)
Reguły asocjacyjne - algorytm Apriori - ćwiczenie 2 (7:59)
-----DETEKCJA ANOMALII-----
Detekcja anomalii
Detekcja anomalii (1:50)
Local Outlier Factor - LOF
Local Outlier Factor - wykład (6:56)
Local Outlier Factor - ćwiczenie (3:33)
Isolation Forest
Isolation Forest - wykład (5:02)
Isolation Forest - ćwiczenie (5:24)
Detekcja anomalii w szeregach czasowych
Detekcja anomalii w szeregach czasowych - wykład (4:58)
Detekcja anomalii w szeregach czasowych - prophet - ćwiczenie 1 (8:52)
Detekcja anomalii w szeregach czasowych - prophet - ćwiczenie 2 (8:29)
-----CASE STUDIES-----
Case Studies
Segmentacja klientów
Segmentacja klientów - cz.1 (12:49)
Segmentacja klientów - cz.2 (14:15)
Segmentacja klientów - cz.3 (6:45)
Segmentacja klientów - cz.4 (8:25)
Segmentacja obrazu
Segmentacja obrazu - Algorytm k-średnich - OpenCV (6:57)
Prophet - Koronawirus
Prophet - Koronawirus (7:02)
Bonus
Grupa na Facebooku (0:51)
Rekomendowane ścieżki uczenia
Bonus
PCA - Analiza Głównych Składowych - breast cancer data
Treść wykładu zablokowana
Jeśli jesteś już zarejestrowany,
musisz się zalogować
.
Zapisz się na kurs, aby odblokować
course builder. Create your online course today.
Start now
course builder. Create your online course today.
Start now
course builder. Create your online course today.
Start now
