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第1章 算法原理
1-1 人工智能课程简介 播放状态
1-2 内容设置 播放状态
1-3 算法原理_课题导入 播放状态
1-4 算法原理_算法解析 播放状态
1-5 算法原理_算法流程 播放状态
1-6 算法原理_总结 播放状态
1-7 算法原理_不同数据集的kmeans聚类_案例讲解 播放状态
1-8 算法原理_不同数据集的kmeans聚类_实践 播放状态
1-9 算法原理_汽车工业数据聚类前期预处理_实践 播放状态
1-10 算法原理_工业车辆聚类_预处理实践 播放状态
1-11 算法原理_工业车辆聚类_特征工程_实践 播放状态
1-12 效果衡量_肘部法_实践 播放状态
1-13 算法原理_工业车辆聚类_特征选择_实践 播放状态
1-14 算法原理_工业车辆聚类_特征观察_实践 播放状态
1-15 算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_实践 播放状态
1-16 算法原理_工业车辆聚类_kmeans算法聚类_实践 播放状态
第2章 效果衡量
2-1 导入 播放状态
2-2 SSE 播放状态
2-3 衡量标准_肘部法 播放状态
2-4 效果衡量_SC系数 播放状态
2-5 效果衡量标准_CH系数 播放状态
2-6 衡量标准_优缺点 播放状态
2-7 效果衡量_图片压缩实战 播放状态
2-8 效果衡量_案例2_图片压缩实战_实践 播放状态
2-9 效果衡量_总结 播放状态
2-10 效果衡量标准_聚类效果评估_作业 播放状态
第3章 算法优化
3-1 Canopy配合初始聚类 播放状态
3-2 k-means++ 播放状态
3-3 二分kmeans 播放状态
3-4 Kernel Kmeans 播放状态
3-5 K-medoids 播放状态
3-6 ISODATA 播放状态
3-7 MiniBatchKmeans 播放状态
3-8 小结 播放状态
第4章 算法进阶
4-1 DBSCAN 播放状态
4-2 层次聚类_上 播放状态
4-3 层次聚类_中 播放状态
4-4 层次聚类_下 播放状态
4-5 MeanShift聚类 播放状态
4-6 AP聚类 播放状态
4-7 SOM聚类 播放状态
4-8 谱聚类 播放状态
4-9 小结 播放状态
4-10 Kmeans与DBSCAN聚类比较_案例 播放状态
4-11 案例4_kmeans与DBSCAN聚类对比_实践 播放状态
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