在没有标签数据的情况下，无监督学习是一种有效且实用的解决方案。本书将指导读者完成使用Python进行无监督学习的最佳实践，以结合使用无监督学习技术和Python库从非结构化数据中提取有意义的信息。本书首先说明了基本聚类如何在数据集中查找相似的数据点。精通k均值算法及其操作原理后，读者将了解什么是降维（Dimensionality Reduction）以及在哪里应用。随着学习的深入，读者还将掌握各种神经网络技术以及了解如何通过它们改善自己的模型。在研究无监督学习的应用程序时，我们还将学习如何挖掘Twitter上流行的主题。开发人员可以通过进行各种有趣的活动来挑战自己（例如，进行购物篮分析以确定不同产品之间的关系），从而完成本书的学习。学习完本书，读者将具备使用Python自信地构建自己的模型所需的技能。