课程主页: https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval

课程介绍

在数字信息爆炸的时代，我们时常需要找到与某篇特定新闻文章相似的文章。为了实现这一目标，了解相似性的概念至关重要。特别是当面对数百万个文件时，每次检索都需要遍历所有文档吗？如何将相似文档分组并发现新兴主题？在Coursera上，我找到了一门非常实用的课程——《机器学习：聚类与检索》，该课程围绕如何利用聚类和检索技术来解决这些问题。

课程大纲

该课程的第一部分介绍了聚类和检索的重要性，并提供了基础知识和资源，确保学员具备必要的背景。

最近邻搜索
课程开始于一个检索任务，即获取与当前正在阅读的文档相似的文档。这部分集中讨论了数据表示和相似性度量的关键组件，并实现了使用KD树和局部敏感哈希（LSH）等方法以应对大数据集。

k-means 聚类
在聚类模块中，学员将使用k-means算法将数据点分组为不相交的集合。课程中将通过分析主题来发现文章的主题群组，帮助学生理解如何进行无监督学习。

混合模型
在k-means中，每个观察值被硬性分配到单个聚类。在这一模块，学员将探讨如何通过期望最大化（EM）算法实现软分配，以更具描述性的方式定义聚类。

拉普拉斯狄利克雷分配（LDA）
课程还探讨了如何使用LDA来处理具有多个主题的文档，提供更为细致的数据描述，并涵盖了贝叶斯建模的基础知识与吉布斯抽样。

层次聚类 & 总结
课程最后回顾了所涵盖的主要内容，提供了一些重要的聚类和检索概念的概述，并引导学生在后续学习中继续探索机器学习的深奥领域。

我的推荐

总的来说，《机器学习：聚类与检索》是深入理解机器学习在聚类和信息检索领域应用的理想选择。课程不仅涵盖了核心概念，还结合了实际案例，帮助学员在真实场景中应用所学知识。无论你是初学者还是有一定基础的学习者，这门课程都能为你在数据科学和机器学习的道路上提供强有力的支持。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval