Struttura del corso

Introduzione al data mining e Machine Learning

  • Apprendimento statistico vs. apprendimento automatico
  • Iterazione e valutazione
  • Compromesso bias-varianza

Regressione

  • Regressione lineare
  • Generalizzazioni e non linearità
  • Esercizi

Classificazione

  • Ripasso bayesiano
  • Naive Bayes
  • Analisi dicriminante
  • Regressione logistica
  • K-Vicini più prossimi
  • Supporta macchine vettoriali
  • Reti neurali
  • Alberi decisionali
  • Esercizi

Convalida incrociata e ricampionamento

  • Approcci di convalida incrociata
  • Bootstrap
  • Esercizi

Apprendimento non supervisionato

  • Clustering K-means
  • Esempi
  • Sfide dell'apprendimento non supervisionato e oltre i K-means

Argomenti avanzati

  • Modelli d'insieme
  • Modelli misti
  • Aumentare
  • Esempi

Riduzione multidimensionale

  • Analisi fattoriale
  • Analisi delle componenti principali
  • Esempi

Requisiti

Questo corso fa parte delle competenze del Data Scientist (Dominio: Tecniche e Metodi Analitici)

 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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