План на курса
Въведение в приложното Machine Learning
- Статистическо обучение срещу машинно обучение Итерация и оценка Компромис от отклонение-вариация
Машинно обучение с Python
- Избор на библиотеки Допълнителни инструменти
Регресия
- Линейна регресия. Обобщения и упражнения за нелинейност
Класификация
- Bayesian refresher Наивен Bayes Логистична регресия K-най-близки съседи 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
Изисквания
Владеене на Python език за програмиране. Препоръчва се основно познаване на статистиката и линейната алгебра.
Oтзиви от потребители (5)
Обучителят показа, че разбира добре материята.
Marino - EQUS - The University of Queensland
Курс - Machine Learning with Python – 2 Days
Машинен превод
Беше страхотно въведение в ML!! Хареса ми цялата работа, наистина. Организацията беше перфектна. Точното време за лекции/демонстрации и просто за нас да си играем. Бяха засегнати много теми, просто на нужното ниво. Освен това беше много добър в това да ни държи супер ангажирани, дори и без включена камера.
Zsolt - EQUS - The University of Queensland
Курс - Machine Learning with Python – 2 Days
Машинен превод
Яснота на обяснението и информиран отговор на въпросите.
Harish - EQUS - The University of Queensland
Курс - Machine Learning with Python – 2 Days
Машинен превод
The knowledge of the trainer was very high and the material was well prepared and organised.
Otilia - TCMT
Курс - Machine Learning with Python – 2 Days
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.