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課程簡介
應用材料簡介 Machine Learning
- 統計學習與機器學習
- 反覆運算和評估
- 偏差-方差權衡
監督學習和無監督學習
- Machine Learning 語言、類型和示例
- 監督學習與無監督學習
監督學習
- 決策樹
- Random Forest秒
- 模型評估
機器學習與 Python
- 庫的選擇
- 附加工具
回歸
- 線性回歸
- 泛化和非線性
- 習題
分類
- 貝葉斯複習
- 樸素貝葉斯
- 邏輯回歸
- K-最近鄰
- 習題
交叉驗證和重採樣
- 交叉驗證方法
- Bootstrap
- 習題
無監督學習
- K-means 聚類
- 例子
- 無監督學習和超越 K 均值的挑戰
神經網路
- 層和節點
- Python 神經網路庫
- 使用 scikit-learn
- 使用 PyBrain
- 深度學習
最低要求
瞭解 Python 程式設計語言。建議基本熟悉統計學和線性代數。
28 時間:
客戶評論 (2)
有趣的知識
Gabriel - MINDEF
Course - Machine Learning with Python – 4 Days
機器翻譯
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