Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în aplicație Machine Learning
- Învățare statistică vs. învățare automată
- Iterație și evaluare
- Compensație părtinire-varianță
Machine Learning cu Scala
- Alegerea bibliotecilor
- Instrumente suplimentare
Regresia
- Regresie liniara
- Generalizări și neliniaritate
- Exerciții
Clasificare
- Reîmprospătare bayesiană
- Bayes naiv
- Regresie logistică
- K-Cei mai apropiați vecini
- 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
Cerințe
Cunoașterea limbajului de programare Java/Scala. Se recomandă cunoștințe de bază de statistică și algebră liniară.
14 ore