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 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