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Schulungsübersicht
Einführung in Angewandte Machine Learning
- Statistisches Lernen vs. maschinelles Lernen Iteration und Bewertung Bias-Varianz-Kompromiss
Rückschritt
- Verallgemeinerungen der linearen Regression und Übungen zur Nichtlinearität
Einstufung
- Bayesianische Auffrischung Naive Bayes Logistische Regression K-Nächste Nachbarn Übungen
Kreuzvalidierung und Resampling
- Kreuzvalidierungsansätze Bootstrap Übungen
Unbeaufsichtigtes Lernen
- K-Means-Clustering-Beispiele Herausforderungen des unbeaufsichtigten Lernens und darüber hinaus K-Means
Voraussetzungen
Kenntnisse der Programmiersprache R. Grundlegende Vertrautheit mit Statistik und linearer Algebra wird empfohlen.
14 Stunden