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Struttura del corso
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Pre-elaborazione dei dati
- Data Cleaning
- Integrazione e trasformazione dei dati
- Riduzione dei dati
- Discretizzazione e generazione di gerarchie concettuali
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Inferenza statistica
- Distribuzioni di probabilità, Variabili aleatorie, Teorema del limite centrale
- Campionamento
- Intervalli di confidenza
- Inferenza statistica
- Verifica delle ipotesi
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Regressione lineare multivariata
- Specificazione
- Selezione sottoinsieme
- Valutazione
- Convalida
- Predizione
-
Metodi di classificazione
- Regressione logistica
- Analisi discriminante lineare
- K-Vicini più prossimi
- Naive Bayes
- Confronto dei metodi di classificazione
-
Neural Networks
- Adattamento delle reti neurali
- Problemi relativi all'addestramento delle reti neurali
-
Alberi decisionali
- Alberi di regressione
- Alberi di classificazione
- Alberi e modelli lineari
-
Insaccamento, Random Forests, Potenziamento
- Insaccamento
- Random Forests
- Aumentare
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Supporta macchine vettoriali e dischi flessibili
- Classificatore di margine massimo
- Supporta i classificatori vettoriali
- Supporta macchine vettoriali
- 2 e più classi SVM
- Relazione con la regressione logistica
-
Analisi dei componenti principali
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Clustering
- Clustering K-means
- Raggruppamento dei K-medioidi
- Clustering gerarchico
- Clustering basato sulla densità
-
Valutazione e selezione del modello
- Bias, varianza e complessità del modello
- Errore di previsione nel campione
- L'approccio bayesiano
- Convalida incrociata
- Bootstrap Metodi
28 ore
Recensioni (5)
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Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Corso - Data Mining and Analysis
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Corso - Data Mining and Analysis
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Corso - Data Mining and Analysis
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Corso - Data Mining and Analysis
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