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
Учене под надзор и обучение без надзор
- Machine Learning Езици, типове и примери Наблюдавано срещу неконтролирано обучение
Контролирано обучение
- Оценка на модела на дърво на решенията Random Forest.
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
Невронни мрежи
- Слоеве и възли Python библиотеки на невронни мрежи Работа със scikit-learn Работа с PyBrain Deep Learning
Изисквания
Владеене на Python език за програмиране. Препоръчва се основно познаване на статистиката и линейната алгебра.
28 Hours
Oтзиви от потребители (2)
Интересни знания
Gabriel - MINDEF
Course - Machine Learning with Python – 4 Days
Machine Translated
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.