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课程大纲
应用材料简介 Machine Learning
- 统计学习与机器学习
- 迭代和评估
- 偏差-方差权衡
监督学习和无监督学习
- Machine Learning 语言、类型和示例
- 监督学习与无监督学习
监督学习
- 决策树
- Random Forest秒
- 模型评估
机器学习与 Python
- 库的选择
- 附加工具
回归
- 线性回归
- 泛化和非线性
- 习题
分类
- 贝叶斯复习
- 朴素贝叶斯
- 逻辑回归
- K-最近邻
- 习题
交叉验证和重采样
- 交叉验证方法
- Bootstrap
- 习题
无监督学习
- K-means 聚类
- 例子
- 无监督学习和超越 K 均值的挑战
神经网络
- 层和节点
- Python 神经网络库
- 使用 scikit-learn
- 使用 PyBrain
- 深度学习
要求
了解 Python 编程语言。建议基本熟悉统计学和线性代数。
客户评论 (2)
有趣的知识
Gabriel - MINDEF
课程 - Machine Learning with Python – 4 Days
机器翻译
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.