Course Outline

Εισαγωγή στην εξόρυξη δεδομένων και Machine Learning

  • Στατιστική μάθηση έναντι μηχανικής μάθησης
  • Επανάληψη και αξιολόγηση
  • Ανταλλαγή προκατάληψης-διακύμανσης

Οπισθοδρόμηση

  • Γραμμικής παλινδρόμησης
  • Γενικεύσεις και μη γραμμικότητα
  • Γυμνάσια

Ταξινόμηση

  • Μπεϋζιανό ανανεωτικό
  • Αφελής Bayes
  • Διακριτική ανάλυση
  • Λογιστική παλινδρόμηση
  • Κ-Κοντινότεροι γείτονες
  • Υποστήριξη διανυσματικά μηχανήματα
  • Νευρωνικά δίκτυα
  • Δέντρα απόφασης
  • Γυμνάσια

Διασταυρούμενη επικύρωση και επαναδειγματοληψία

  • Προσεγγίσεις διασταυρούμενης επικύρωσης
  • Bootstrap
  • Γυμνάσια

Εκμάθηση χωρίς επίβλεψη

  • K-σημαίνει ομαδοποίηση
  • Παραδείγματα
  • Προκλήσεις της μάθησης χωρίς επίβλεψη και πέρα από το K-means

Προχωρημένα θέματα

  • Μοντέλα συνόλων
  • Μικτά μοντέλα
  • Ενίσχυση
  • Παραδείγματα

Πολυδιάστατη μείωση

  • Παραγοντική ανάλυση
  • Ανάλυση Κύριων Συστατικών
  • Παραδείγματα

Requirements

Αυτό το μάθημα αποτελεί μέρος του συνόλου δεξιοτήτων του Data Scientist (Τομέας: Αναλυτικές τεχνικές και μέθοδοι)

 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses

Related Categories