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.
План на курса
Въведение в извличането на данни и Machine Learning
- Статистическо обучение срещу машинно обучение Итерация и оценка Компромис от отклонение-вариация
Регресия
- Линейна регресия. Обобщения и упражнения за нелинейност
Класификация
- Bayesian refresher Наивен Bayes Dicriminant анализ Логистична регресия K-най-близки съседи Поддържащи векторни машини Невронни мрежи Дървета на решенията Упражнения
Кръстосано валидиране и повторно вземане на проби
- Подходи за кръстосано валидиране Bootstrap Упражнения
Учене без надзор
- Примери за групиране на K-означава Предизвикателства на неконтролираното учене и извън K-означава
Теми за напреднали
- Ансамбъл модели Смесени модели Подсилващи примери
Многоизмерна редукция
- Факторен анализ Примери за анализ на главните компоненти
Изисквания
Този курс е част от набора от умения Data Scientist (Домейн: Аналитични техники и методи)
14 Hours
Oтзиви от потребители (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in