Schița de curs

Introducere în exploatarea datelor și Machine Learning

  • Învățare statistică vs. învățare automată
  • Iterație și evaluare
  • Compensație părtinire-varianță

Regresia

  • Regresie liniara
  • Generalizări și neliniaritate
  • Exerciții

Clasificare

  • Reîmprospătare bayesiană
  • Bayes naiv
  • Analiza discriminantă
  • Regresie logistică
  • K-Cei mai apropiați vecini
  • Suport mașini vectoriale
  • Rețele neuronale
  • Arbori de decizie
  • Exerciții

Validare încrucișată și reeșantionare

  • Abordări de validare încrucișată
  • Bootstrap
  • Exerciții

Învățare nesupravegheată

  • K înseamnă grupare
  • Exemple
  • Provocări ale învățării nesupravegheate și dincolo de K-means

Subiecte avansate

  • Modele de ansamblu
  • Modele mixte
  • Amplificare
  • Exemple

Reducere multidimensională

  • Analiza factorilor
  • Analiza componentelor principale
  • Exemple

Cerințe

Acest curs face parte din setul de competențe Data Scientist (Domeniu: Tehnici și metode analitice)

  14 ore
 

Numărul de participanți


Dată început

Dată sfârșit


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Mărturii (1)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite