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15. 机器学习——聚类

机器学习面试题汇总与解析——聚类

本章讲解知识点

    1. 什么是聚类
    1. K-means 聚类算法
    1. 均值偏移聚类算法
    1. DBSCAN 聚类算法
    1. 高斯混合模型(GMM)的期望最大化(EM)聚类
    1. 层次聚类算法


  • 本专栏适合于Python已经入门的学生或人士,有一定的编程基础。

  • 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

  • 本专栏针对面试题答案进行了优化,尽量做到好记、言简意赅。这才是一份面试题总结的正确打开方式。这样才方便背诵

  • 如专栏内容有错漏,欢迎在评论区指出或私聊我更改,一起学习,共同进步。

  • 相信大家都有着高尚的灵魂,请尊重我的知识产权,未经允许严禁各类机构和个人转载、传阅本专栏的内容。

  • 关于机器学习算法书籍,我强烈推荐一本《百面机器学习算法工程师带你面试》,这个就很类似面经,还有讲解,写得比较好。

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