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Explain the steps involved in k-means clustering
Apply k-means clustering with scikit-learn to compress images
Create interactive, GUI components in Jupyter notebooks using Jupyter widgets
In this project, you will apply the k-means clustering unsupervised learning algorithm using scikit-learn and Python to build an image compression application with interactive controls. By the end of this 45-minute long project, you will be competent in pre-processing high-resolution image data for k-means clustering, conducting basic exploratory data analysis (EDA) and data visualization, applying a computationally time-efficient implementation of the k-means algorithm, Mini-Batch K-Means, to compress images, and leverage the Jupyter widgets library to build interactive GUI components to select images from a drop-down list and pick values of k using a slider. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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.
Machine Learning
clustering
Ipython
K-Means Clustering
Scikit-Learn
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Introduction and Overview
Data Preprocessing
Visualizing the Color Space using Point Clouds
Visualizing the K-means Reduced Color Space
Creating Interactive Controls with Jupyter Widgets
K-means Image Compression with Interactive Controls
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 MT
12 de jun. de 2020An amazing tutor, and a course that anyone can take.
por MS
25 de abr. de 2020Great Course.
Now i know we can compress image using Kmeans.
Thankyou Snehan Kekre
por PY
5 de abr. de 2020Good course to gain a little understanding of K means algorithm(mostly its mini form MiniBatchKMeans) and also to know its application such as image compression.
por VN
24 de oct. de 2020I found this a very good Guided project with Image Compression with K-Means Clustering
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