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課程簡介
基礎 Machine Learning
- Machine Learning 概念和工作流簡介
- 監督學習與無監督學習
- 評估機器學習模型：指標和技術
貝葉斯方法
- 樸素貝葉斯和多項式模型
- 貝葉斯分類數據分析
- 貝葉斯圖形模型
回歸技術
- 線性回歸
- Logistic 回歸
- 廣義線性模型 （GLM）
- 混合模型和增材模型
降維
- 主成分分析 （PCA）
- 因數分析 （FA）
- 獨立成分分析 （ICA）
分類方法
- K 最近鄰 （KNN）
- 用於回歸與分類的支援向量機 （SVM）
- 提升和整合模型
Neural Networks
- 神經網路簡介
- 深度學習在分類和回歸中的應用
- 訓練和調整神經網路
高級演算法和模型
- 隱瑪律可夫模型 （HMM）
- 狀態空間模型
- EM 演算法
聚類技術
- 聚類和無監督學習簡介
- 流行的聚類演算法：K-Means、Hierarchical Clustering
- 集群的使用案例和實際應用
總結和後續步驟
最低要求
- 對統計和數據分析有基本的瞭解
- Programming 具有 R、Python 或其他相關程式設計語言的經驗
觀眾
- 數據科學家
- 統計
14 時間：
客戶評論 (5)
有運動和展示的變化。
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Course - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
機器翻譯
許多與培訓主題相關的範例和練習。
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Course - Advanced R Programming
機器翻譯
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Course - Statistical Analysis using SPSS
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Course - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
