Schița de curs

Introducere în aplicație Machine Learning

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

Machine Learning cu Python

  • 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 Python. Se recomandă cunoștințe de bază de statistică și algebră liniară.

 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Categorii înrudite