Uczenie nienadzorowane w Pythonie

W tym rozdziale poznasz dwie techniki uczenia nienadzorowanego służące do wizualizacji danych: klasteryzację hierarchiczną oraz t-SNE. Klasteryzacja hierarchiczna łączy próbki danych w coraz szersze grupy, tworząc wizualizację wynikowej hierarchii klastrów w postaci drzewa. t-SNE odwzorowuje próbki danych w przestrzeni dwuwymiarowej, dzięki czemu można zwizualizować ich wzajemną bliskość.

Redukcja wymiarowości pozwala streścić zbiór danych za pomocą jego najczęściej występujących wzorców. W tym rozdziale poznasz jedną z najważniejszych technik redukcji wymiarowości – „Analizę Głównych Składowych" (PCA). PCA jest często stosowana przed uczeniem nadzorowanym w celu poprawy wydajności i generalizacji modelu, ale sprawdza się również w uczeniu nienadzorowanym. Na przykład użyjesz wariantu PCA do grupowania artykułów z Wikipedii według ich treści!

W tym rozdziale poznasz technikę redukcji wymiarowości zwaną „nieujemną faktoryzacją macierzy" (NMF), która opisuje próbki jako kombinacje interpretowalnych elementów. Na przykład reprezentuje dokumenty jako kombinacje tematów, a obrazy – jako kombinacje często pojawiających się wzorców wizualnych. Nauczysz się też wykorzystywać NMF do budowy systemów rekomendacji, które mogą podpowiadać podobne artykuły do przeczytania lub artystów muzycznych pasujących do twoich upodobań!