Введение
В этом лабе мы изучим кластеризацию, популярную ненаправленную технику машинного обучения. Кластеризация используется для группировки похожих точек данных на основе их характеристик или атрибутов, не требующих помеченных обучающих данных. Существует несколько алгоритмов кластеризации, каждый из которых имеет свои достоинства и недостатки. В этом лабе мы сосредоточимся на алгоритме k-средних кластеризации.
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.
Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.