Thank you for sending your enquiry! One of our team member will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team member will contact you shortly.
Kurzusleírás
Bevezetés az Appliedbe Machine Learning
- Statisztikai tanulás kontra gépi tanulás
- Iteráció és értékelés
- Bias-Variance kompromisszum
Machine Learning és Scala
- Könyvtárak választéka
- Kiegészítő eszközök
Regresszió
- Lineáris regresszió
- Általánosítások és nemlinearitás
- Feladatok
Osztályozás
- Bayesi frissítő
- Naiv Bayes
- Logisztikus regresszió
- K-Legközelebbi szomszédok
- Feladatok
Keresztellenőrzés és újramintavételezés
- Keresztellenőrzési megközelítések
- Bootstrap
- Feladatok
Felügyelet nélküli tanulás
- A K-csoportosulást jelent
- Példák
- A felügyelet nélküli tanulás kihívásai és a K-eszközökön túl
Követelmények
Java/Scala programozási nyelv ismerete. A statisztika és a lineáris algebra alapszintű ismerete ajánlott.
14 Hours