课程链接: https://www.udemy.com/course/data-science-in-python-unsupervised-learning/
在数据科学的世界中，无监督学习是一项极具潜力的技术，能够帮助我们揭示数据中的隐藏结构和模式。最近我参加了一门由Maven Analytics推出的Udemy课程——《Python Data Science: Unsupervised Machine Learning》，收获颇丰。该课程以项目为导向，内容丰富，适合希望深入掌握无监督学习技术的学习者。
课程首先回顾了Python数据科学的基础工作流程，详细讲解了无监督学习的核心概念、应用场景以及预处理步骤，包括数据重塑、特征工程和数据标准化。通过实战演练，帮助学员掌握了如何准备数据，为模型训练打下坚实基础。
在模型应用部分，课程介绍了三种常用的聚类算法：K-Means、层次聚类（Hierarchical Clustering）和密度聚类（DBSCAN）。通过可视化工具，比如簇中心、树状图和轮廓系数，学员可以直观理解模型结果，并进行参数调优。此外，课程还涵盖了异常检测技术，如Isolation Forests和DBSCAN，用于识别数据中的异常点，非常实用。
为了提升数据分析的深度，课程还深入讲解了降维技术，包括主成分分析（PCA）和t-SNE，帮助我们在减少特征维度的同时保持信息完整，更好地进行数据可视化和特征提取。最后，课程引入了推荐系统的基本原理，演示了内容过滤和协同过滤的实现方法，结合余弦相似度和奇异值分解，极大地拓宽了无监督学习的应用边界。
整个学习过程中，课程以HR员工留存分析为案例，模拟实际场景，帮助学员将理论知识应用到实际问题中，非常实用。课程还提供丰富的课后作业、项目和资料，支持持续学习。作为一名数据科学爱好者，我强烈推荐这门课程给希望系统学习无监督机器学习的朋友们。无论你是行业新人还是有一定基础的从业者，都能从中获益匪浅！
课程链接: https://www.udemy.com/course/data-science-in-python-unsupervised-learning/