Plan Szkolenia

Wprowadzenie do eksploracji danych i Machine Learning

  • Uczenie statystyczne a uczenie maszynowe
  • Iteracja i ocena
  • Kompromis błędu systematycznego i wariancji

Regresja

  • Regresja liniowa
  • Uogólnienia i nieliniowość
  • Ćwiczenia

Klasyfikacja

  • Odświeżenie teorii Bayesa
  • Naiwny Bayes
  • Analiza dyskryminacyjna
  • Regresja logistyczna
  • K-najbliżsi sąsiedzi
  • Maszyny wektorów nośnych
  • Sieci neuronowe
  • Drzewa decyzyjne
  • Ćwiczenia

Walidacja krzyżowa i ponowne próbkowanie

  • Metody walidacji krzyżowej
  • Bootstrap
  • Ćwiczenia

Uczenie się bez nadzoru

  • Grupowanie metodą K-średnich
  • Przykłady
  • Wyzwania związane z uczeniem nienadzorowanym i poza metodą K-średnich

Tematy zaawansowane

  • Modele złożone
  • Modele mieszane
  • Wzmacnianie
  • Przykłady

Redukcja wielowymiarowa

  • Analiza czynnikowa
  • Analiza składowych głównych
  • Przykłady

Wymagania

Ten kurs jest częścią zestawu umiejętności Data Scientist (Domena: Techniki i metody analityczne).

 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie