课程主页: https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval
课程概述
在数据科学和机器学习的领域，聚类与检索是两种极其重要的工具。Coursera上提供的《机器学习：聚类与检索》课程，专注于实用案例研究——寻找相似文档。当你对特定新闻文章感兴趣，而想要推荐类似文章时，你该如何理解相似性的概念？又或者，当面对数以百万计的其他文档时，你每次都需要在所有文档中逐一搜索吗？本课程将帮助你解答这些问题。
课程大纲
本课程的开始部分，我们将介绍检索任务，以获取与当前阅读文档相似的内容。此任务转化为最近邻居搜索问题，课程将深入讨论数据表示和度量相似性的算法关键组成部分。你将探索各种算法的计算负担，并实现高效的KD树和局部敏感哈希（LSH）方法，以处理大规模数据集。
接下来的内容将引入k均值聚类算法。你将通过无监督学习的方法，发现文章的主题分组，并为这些主题赋予标签。同时，课程还探讨了混合模型和潜在Dirichlet分配（LDA），它们在文档分析中尤为重要。
最后，我们将介绍层次聚类技术，并总结所学知识。通过对Wikipedia数据集的实验，课程将引导你了解聚类和检索的重要性与应用前景。
课程优缺点
这门课程内容丰富，既有理论剖析又有实操练习，使学生能够在实践中巩固知识；但对于初学者来说，部分内容可能较复杂，需要较强的数学基础。总体来看，此课程适合对数据挖掘和文本分析感兴趣的学习者，能够帮助他们在复杂的数据环境中找到有效的解决方案。
总结
通过《机器学习：聚类与检索》课程，学习者可以掌握如何使用高效算法检索和聚类数据，发现潜在主题，提高数据分析技能。这是机器学习领域中的一门宝贵课程，值得参与者投入时间与精力。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/ml-clustering-and-retrieval