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Clean and preprocess geolocation data for clustering
Visualize geolocation data interactively using Python
Cluster this data ranging from simple to more advanced methods, and evaluate these clustering algorithms
In this 1.5-hour long project, you will learn how to clean and preprocess geolocation data for clustering. You will learn how to export this data into an interactive file that can be better understood for the data. You will learn how to cluster initially with a K-Means approach, before using a more complicated density-based algorithm, DBSCAN. We will discuss how to evaluate these models, and offer improvements to DBSCAN with the introduction of HDBSCAN. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
visualization
Machine Learning
clustering
Data Analysis
map building
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
An introduction to the problem, as well as basic exploratory data analysis and visualizations
Visualizing geographical data in a more meaningful and interactive way
Methods of evaluating the strength of a clustering algorithm
Theory behind K-Means, and how to use it for our problem
Introduction to density-based clustering approaches, and how to use DBSCAN
Introduction to HDBSCAN, to alleviate constraints of classical DBSCAN
A simple method to address outliers classified by density-based models.
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
por SD
12 de jun. de 2020Nice hands-on course to get introduced with the some popular clustering approaches like k-means, DBSCAN, HDBSCAN etc.
por SJ
22 de abr. de 2020Awesome course only for those who at least a base on clustering.
por AB
21 de may. de 2020Nice way to learn new things and how to implement them
por DM
23 de jun. de 2020I need More explanation on using those algorithms. Rest is all good
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Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.
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Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.
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