Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Nền tảng của Machine Learning
- Giới thiệu về các khái niệm và quy trình làm việc của Machine Learning
- Học có giám sát so với học không giám sát
- Đánh giá các mô hình học máy: số liệu và kỹ thuật
Phương pháp Bayesian
- Mô hình Naive Bayes và đa thức
- Phân tích dữ liệu phân loại Bayesian
- Mô hình đồ thị Bayesian
Kỹ thuật hồi quy
- Hồi quy tuyến tính
- Hồi quy logistic
- Mô hình tuyến tính tổng quát (GLM)
- Mô hình hỗn hợp và mô hình cộng
Giảm chiều
- Phân tích thành phần chính (PCA)
- Phân tích nhân tố (FA)
- Phân tích thành phần độc lập (ICA)
Phương pháp phân loại
- K-Láng giềng gần nhất (KNN)
- Máy vectơ hỗ trợ (SVM) cho hồi quy và phân loại
- Mô hình tăng cường và tập hợp
Neural Networks
- Giới thiệu về mạng nơ-ron
- Ứng dụng của học sâu trong phân loại và hồi quy
- Huấn luyện và điều chỉnh mạng nơ-ron
Thuật toán và mô hình nâng cao
- Mô hình Markov ẩn (HMM)
- Mô hình không gian trạng thái
- Thuật toán EM
Kỹ thuật phân cụm
- Giới thiệu về phân cụm và học không giám sát
- Các thuật toán phân cụm phổ biến: K-Means, Phân cụm phân cấp
- Các trường hợp sử dụng và ứng dụng thực tế của phân cụm
Tóm tắt và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết cơ bản về thống kê và phân tích dữ liệu
- Programming kinh nghiệm với R, Python hoặc các ngôn ngữ lập trình liên quan khác
Đối tượng
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà thống kê
14 Giờ
Đánh giá (3)
kiến thức của người hướng dẫn, được điều chỉnh phù hợp, bao gồm tất cả các chủ đề
eleni - EUAA
Khóa học - Forecasting with R
Dịch thuật bằng máy
Sự thay đổi cùng với việc tập luyện và trình diễn.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Khóa học - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Dịch thuật bằng máy
Các ứng dụng thực tế sử dụng Statcan và CER làm ví dụ.
Matthew - Natural Resources Canada
Khóa học - Data Analytics With R
Dịch thuật bằng máy
