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.
План на курса
Въведение в приложното 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 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 езика за програмиране R. Препоръчва се основно познаване на статистиката и линейната алгебра.
14 Hours