课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning
无监督机器学习是一种重要的机器学习方法，主要用于从没有目标或标签的变量数据集中提取洞见。在Coursera上开设的《无监督机器学习》课程，将带您深入了解这一技术的奥妙。这门课程不仅涵盖了各种聚类和降维算法，还教您如何选择最适合您数据的算法。
课程的课程大纲包括：
1. **无监督学习与 K均值简介** – 本模块介绍了无监督学习及其应用，剖析了K均值算法的理论，并通过示范展示其实际应用。
2. **距离度量与计算障碍** – 本模块探讨了聚类算法中的一些计算障碍，以及不同的聚类实现如何克服这些问题。
3. **选择聚类算法** – 学习如何比较不同的聚类算法，并选择最适合您数据的聚类技术。
4. **降维** – 介绍降维技术及主成分分析（PCA），这对于大数据、成像和数据预处理非常重要。
5. **非线性与基于距离的降维** – 学习更高级的降维技术，如核主成分分析和多维缩放，这些方法在许多应用中比主成分分析更为强大。
6. **矩阵分解** – 介绍矩阵分解，这在大数据、文本挖掘和数据预处理领域中是一项强大的技术。
7. **最终项目** – 课程最后，您将运用所学知识，完成一个无监督学习的最终项目，展示您的能力。
如果您对数据分析、机器学习感兴趣，或者希望提升您的技能，这个课程是一个非常值得推荐的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning