Schița de curs

Introducere în extragerea datelor și Machine Learning

  • Învățarea statistică vs. Învățarea mecanică
  • Iterare și evaluare
  • Echilibrul bias-varianță

Regresia

  • Regresia liniară
  • Generalizări și neliniaritate
  • Exerciții

Clasificare

  • Reîmprospătare bayesiană
  • Naive Bayes
  • Analiza dicriminantă
  • Regresie logistică
  • K-Nearest neighbors
  • Mașini vectoriale de suport
  • Rețele neuronale
  • Arbori de decizie
  • Exerciții

Validarea încrucișată și reeșantionarea

  • Abordări privind validarea încrucișată
  • Bootstrap
  • Exerciții

Învățare nesupravegheată

  • Gruparea K-means
  • Exemple
  • Provocări ale învățării nesupravegheate și dincolo de K-means

Subiecte avansate

  • Modele de ansamblu
  • Modele mixte
  • Boosting
  • Exemple

Reducerea multidimensională

  • Analiza factorială
  • Analiza componentelor principale
  • Exemple

Cerințe

Acest curs face parte din setul de competențe Data Scientist (Domeniu: Tehnici și metode analitice)

 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite