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


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 (5)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite