Getting Started
Tiga jenis pembelajaran, dan dua cara membedakan data yang menentukan hampir semua keputusan berikutnya.
- 2 pelajaran
- 30 min
- 2 simulasi
Menemukan kelompok tanpa label dengan K-means, dan meringkas banyak kolom menjadi sedikit dengan PCA.
Ini simulasi asli dari modulnya. Tanpa akun.
Hanya saran, tidak pernah mengunci — Anda bisa mulai di sini.
Judul dan ringkasan setiap pelajaran terbuka untuk umum. Isi pelajarannya terbuka setelah Anda memiliki jalurnya.
Semua pelajaran di Pengantar Machine LearningDua langkah yang diulang — tetapkan setiap titik ke pusat terdekat, pindahkan pusat ke rata-rata kelompoknya — dan Anda punya algoritma clustering yang paling banyak dipakai.
PCA mencari arah di mana data paling bervariasi, lalu memproyeksikan data ke sedikit arah itu. Banyak kolom yang saling berkorelasi menjadi beberapa komponen yang tidak.
Clustering untuk kelompok yang tidak bulat, dan kapan memakai masing-masing.
Tiga jenis pembelajaran, dan dua cara membedakan data yang menentukan hampir semua keputusan berikutnya.
Sebelum algoritma apa pun. Split yang salah menghasilkan angka bagus yang bohong.
Cara melatih, cara mengukur dengan metrik yang benar, dan satu trade-off yang menjelaskan hampir semua kegagalan model.
Algoritma yang tidak belajar apa pun, dan justru karena itu ia mengajarkan banyak hal.