《无标签数据的模型与算法》：从理论到实战，全面掌握非监督学习
📘 机器学习不仅仅依赖标签数据。
在现实中，无标签数据（Unlabelled Data） 占据了绝大多数场景。本书将带你系统掌握如何在没有人工标注的情况下，构建强大而实用的机器学习模型。
✅ 本书特色：
- 全实践导向：每个算法都结合真实案例，涵盖零售、航空、银行等行业
- 系统性强：涵盖从基础聚类算法到先进生成模型的完整路径
- 语言直观清晰：配合 Python 实现代码，快速上手
- 章节练习丰富：包括小测验、实战数据集、推荐阅读等拓展材料
📌 你将学到：
- 核心聚类算法：k-means、层次聚类、DBSCAN 等
- 降维与表示学习：PCA、t-SNE、Autoencoder
- 概率模型：高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）
- 生成建模方法：GAN（生成对抗网络）、受限玻尔兹曼机（RBM）
- 如何处理不同类型的数据：结构化表格、文本数据、图像数据
- 实战问题建模能力：根据数据特性选择合适算法，并用 Python 完整实现
📂 实战行业案例：
- 🛒 零售业：顾客细分、购物行为建模
- ✈️ 航空业：旅客模式识别与异常检测
- 💳 金融银行：风险客户识别、无监督欺诈检测
👨🎓 适合人群：
- 数据科学初学者，掌握监督学习后想扩展到非监督领域
- 希望提升建模实战能力的机器学习工程师
- 从事业务数据挖掘的分析师
- 对生成模型（如 GAN）感兴趣的研究者与开发者
💡 无标签数据 ≠ 无用数据
掌握这本书，将让你真正理解如何从混沌中发现结构、从无序中提取价值！
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