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#每日5分鐘快速添補ai知識與技能
想分享什麼是 K-means（K均值集群算法）
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它是一種聚類 (Cluster) 的方式，
基本上就是依照「物以類聚」的方式進行。
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也可能想成，相似的東西有相似的特徵，
給予一組資料，將它分為 k 類。
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K-means 不只能拿來分類消費者，
優化行銷活動、避免客戶流失；
還能判斷金融交易是否異常，偵測是否詐欺。
甚至幫忙歸類IT技術內的不同警訊。
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快速了解 K-means 的流程、設定與優缺點
👉 https://blog.tibame.com/?p=18537
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由TibaMe彙整
【AI／資料科學不可不知的60道問題】
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🧠＃AI趨勢不可逆 你必知的機器學習
「機器學習（Machine Learning），是人工智慧發展的一環。
指的是讓機器『自主學習』並『增強』的演算法。」
🧠＃你該學會機器學習的4大理由 ➡https://bit.ly/36t5uNn
Bain顧問公司研究結果顯示，採用機器學習和分析技術的企業：
❶ 可增加 2 倍以資料分析結果作為依據的決策數量
❷ 決策速度比競爭對手更快的機率可提升 5 倍
❸ 可加快 3 倍原來上述決策的執行速度
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想加速決策效率、獲得理想回報？那麼推薦您學習：
【機器學習好簡單，輕鬆讓你一手掌握資料科學實作 10 大技巧】
🧠12 章節Ｘ 4.1 小時教學全面解密 ＃機器學習必備十大技巧
❶線性迴歸 ❷羅吉斯迴歸 ❸決策樹 ❹隨機森林 ❺支援向量機 SVM
❻樸素貝葉斯 ❼集成學習 ❽K-Means ❾階層式分群 ❿密度式分群
🧠＃豐富實作
這門課，除了幫助你認識完整的機器學習概念外
還可以實作出超豐富的機器學習應用，如：
「房屋價格預測、股票分析預測、產品品質管理」等類似實作
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有興趣機器學習領域？那麼這這堂課是為你準備的！
本課程是由兩個專業資料科學家所設計，所以我們就可以分享我們的知識，並幫助你以簡單的方式學習複雜的理論，演算法和程式庫。
我們將帶你一步一步進入機器學習的世界。隨著每一個教程中，將發展新的技能，提高你對於這一具有挑戰性又利潤豐厚的資料科學子領域的理解
本課程是以一個有趣和令人興奮的方式架構，同時，我們將深入了解機器學習。在這個課程中，你將了解以下的演算法：
Linear Regression
Multiple Linear Regression
K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
K-Nearest Neighbour
Decision Trees
Random Forest
此外，該課程包含有生動的實例實踐練習。你不僅將學習到理論，但你也將得動手做實踐建立自己的模型
課程紅利，這課程包括 R 和 Python 程式碼樣板，你可以下載並在自己的專案中使用
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K 物件分群計算方法、演算法、用Excel講解K 物件分群法
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孫在陽老師主講，[email protected]
範例、講義下載：https://goo.gl/ytzRxT
認識 K means 演算法、用Excel講解K means、機器學習實務應用
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孫在陽老師主講，[email protected]
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