无监督学习资源

无监督学习是机器学习的一个重要分支，它通过分析数据集来寻找数据中的隐藏模式或结构，而不需要任何标签或先验知识。以下是一些关于无监督学习的资源，可以帮助您深入了解这一领域。

资源列表

• 无监督学习基础
  • 了解无监督学习的基本概念和常见算法。
• 聚类算法
  • 探索K-means、层次聚类等聚类算法。
• 降维技术
  • 学习PCA、t-SNE等降维技术。
• 异常检测
  • 了解如何使用Isolation Forest、DBSCAN等方法进行异常检测。

图片展示

K-means 聚类算法

K-means是一种常用的聚类算法，它通过迭代地将数据点分配到最近的聚类中心来工作。

学习建议

无监督学习是一个广泛的领域，建议您从基础开始，逐步深入。以下是一些建议：

• 阅读经典论文：例如，Hartigan和Wong的《Clustering Algorithms》。
• 实践项目：通过实际项目来应用您学到的知识。
• 加入社区：参与社区讨论，与其他学习者和专家交流。

希望这些资源能够帮助您在无监督学习领域取得进步！