Návrh Školení

Úvod do aplikovaného Machine Learning

    Statistické učení vs. strojové učení Iterace a vyhodnocení kompromis mezi odchylkou a odchylkou

Regrese

    Lineární regrese zobecnění a nelineární cvičení

Klasifikace

    Bayesovské osvěžení Naivní Bayes Logistická regrese K-Nejbližší sousedé Cvičení

Křížová validace a převzorkování

    Přístupy křížové validace Bootstrap Cvičení

Učení bez dozoru

    Příklady shlukování K-prostředků Výzvy učení bez dozoru a nad rámec K-středů

Požadavky

Znalost programovacího jazyka R. Doporučuje se základní znalost statistiky a lineární algebry.

  14 hodiny

Počet účastníků



Price per participant

Související kurzy

Související kategorie