大模型的进阶实战：无监督学习

课程内容概述：

1. 无监督学习基础：介绍无监督学习的基本概念、目标和方法，以及常见的无监督学习算法。
2. 聚类分析：学习聚类分析的原理和常用算法，如K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等，以及聚类结果的评估和应用。
3. 降维技术：探索降维技术，如主成分分析（PCA）、因子分析和独立成分分析（ICA），用于减少数据维度和提取关键特征。
4. 关联规则挖掘：了解关联规则挖掘的概念和方法，学习如何发现数据中的频繁项集和关联规则。
5. 异常检测：学习异常检测的原理和常用算法，如基于统计方法和基于机器学习方法的异常检测技术。
6. 集成学习与聚类分析：介绍集成学习方法在聚类分析中的应用，如集成聚类和集成异常检测等。
7. 无监督学习的应用案例：通过实际案例，将学到的无监督学习技术应用于解决实际问题，如用户分群、推荐系统等。
8. 无监督学习的挑战与发展：讨论无监督学习的挑战和未来发展方向，如半监督学习和生成模型等。