Schița de curs

Introducere în aplicație Machine Learning

    Învățare statistică vs. Învățare automată Iterație și evaluare Compensație bias-varianță

Regresia

    Regresia liniară Generalizări și exerciții de neliniaritate

Clasificare

    Reîmprospătare bayesiană Naiv Bayes Regresie logistică K-Cei mai apropiați vecini Exerciții

Validare încrucișată și reeșantionare

    Abordări de validare încrucișată Bootstrap Exerciții

Învățare nesupravegheată

    Gruparea K-means Exemple Provocări ale învățării nesupravegheate și dincolo de K-means

Cerințe

Cunoașterea limbajului de programare R. Se recomandă cunoștințe de bază de statistică și algebră liniară.

 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Cursuri înrudite

Categorii înrudite