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Understand how to leverage the power of machine learning to perform unsupervised segmentation
Learn how to use Plotly to visualize geographical data
Learn how to obtain the optimal number of clusters using the elbow method
In this case study, we will train an unsupervised machine learning algorithm to cluster countries based on features such as economic production, social support, life expectancy, freedom, absence of corruption, and generosity. The World Happiness Report determines the state of global happiness. The happiness scores and rankings data has been collected by asking individuals to rank their life from 0 (worst possible life) to 10 (best possible life).
Segmentation
visualization
Machine Learning
Python Programming
Artificial Intelligence(AI)
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Understand the problem statement and business case
Import datasets and libraries
Perform exploratory data analysis
Perform data visualization - part 1
Perform data visualization - part 1
Prepare the data to feed the clustering model
Understand the intuition behind k-means clustering algorithm
Find the optimal number of clusters
Apply k-means using scikit-learn to perform segmentation
Visualize the clusters
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
par AB
17 déc. 2022I learned a lot during this guided project.
Thank you very much
Akash Bhat
par CP
29 mai 2022Good project to learn K-Means, good instructor, very comprehensive slides and interesting dataset. Basic Python knowledge needed.
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
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Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.
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Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.
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