Course Outline

Pengantar Penambangan Data dan Machine Learning

  • Pembelajaran statistik vs. Pembelajaran mesin
  • Iterasi dan evaluasi
  • Pertukaran Bias-Varians

Regresi

  • Regresi linier
  • Generalisasi dan Nonlinier
  • Latihan

Klasifikasi

  • Penyegaran Bayesian
  • Bayes yang naif
  • Analisis diskriminan
  • Regresi logistik
  • K-Tetangga terdekat
  • Mendukung Mesin Vektor
  • Jaringan saraf
  • Pohon keputusan
  • Latihan

Validasi silang dan Pengambilan Sampel Ulang

  • Pendekatan validasi silang
  • Bootstrap
  • Latihan

Pembelajaran Tanpa Pengawasan

  • Pengelompokan K-means
  • Contoh
  • Tantangan pembelajaran tanpa pengawasan dan di luar K-means

Topik lanjutan

  • Model ansambel
  • Model campuran
  • Meningkatkan
  • Contoh

Reduksi multidimensi

  • Analisis faktor
  • Analisis Komponen Utama
  • Contoh

Requirements

Kursus ini adalah bagian dari keahlian Data Scientist (Domain: Teknik dan Metode Analitik)

 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (1)

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories