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Schulungsübersicht
Einführung in Data Mining und Machine Learning
- Statistisches Lernen vs. Maschinelles Lernen
- Iteration und Bewertung
- Bias-Varianz-Abwägung
Regression
- Lineare Regression
- Verallgemeinerungen und Nichtlinearität
- Übungen
Klassifizierung
- Bayessche Auffrischung
- Naiver Bayes
- Dikriminante Analyse
- Logistische Regression
- K-Nächste Nachbarn
- Support-Vektor-Maschinen
- Neuronale Netze
- Entscheidungsbäume
- Übungen
Kreuzvalidierung und Resampling
- Ansätze zur Kreuzvalidierung
- Bootstrap
- Übungen
Unüberwachtes Lernen
- K-Mittel-Clustering
- Beispiele
- Herausforderungen des unüberwachten Lernens und über K-means hinaus
Fortgeschrittene Themen
- Ensemble-Modelle
- Gemischte Modelle
- Verstärkung
- Beispiele
Mehrdimensionale Reduktion
- Faktorenanalyse
- Prinzipielle Komponentenanalyse
- Beispiele
Voraussetzungen
Dieser Kurs ist Teil des Skillsets Data Scientist (Bereich: Analytische Techniken und Methoden)
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in