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Schulungsübersicht
Einführung in angewandtes Machine Learning
- Statistisches Lernen vs. Maschinelles Lernen
- Iteration und Bewertung
- Bias-Varianz-Abgleich
Machine Learning mit Scala
- Auswahl von Bibliotheken
- Zusätzliche Werkzeuge
Regression
- Lineare Regression
- Verallgemeinerungen und Nichtlinearität
- Übungen
Klassifikation
- Bayessche Auffrischung
- Naiver Bayes
- Logistische Regression
- K-Nächste Nachbarn
- Übungen
Kreuzvalidierung und Resampling
- Ansätze zur Kreuzvalidierung
- Bootstrap
- Übungen
Unüberwachtes Lernen
- K-Mittel-Clustering
- Beispiele
- Herausforderungen beim unüberwachten Lernen und über K-means hinaus
Voraussetzungen
Kenntnisse der Programmiersprache Java/Scala. Grundlegende Vertrautheit mit Statistik und linearer Algebra wird empfohlen.
14 Stunden