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.
Kurzusleírás
Bevezetés az Appliedbe Machine Learning
- Statisztikai tanulás vs. gépi tanulás Iteráció és értékelés Bias-Variance kompromisszum
Regresszió
- Lineáris regresszió Általánosítások és nemlinearitási gyakorlatok
Osztályozás
- Bayesi frissítő Naiv Bayes Logisztikai regresszió K-Legközelebbi szomszédok Gyakorlatok
Keresztellenőrzés és újramintavételezés
- Keresztellenőrzési megközelítések Bootstrap Gyakorlatok
Felügyelet nélküli tanulás
- K-közép klaszterezés Példák A felügyelet nélküli tanulás kihívásai és a K-középen túl
Követelmények
R programozási nyelv ismerete. A statisztika és a lineáris algebra alapszintű ismerete ajánlott.
14 Hours