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Struttura del corso
Introduzione al Data mining e Machine Learning
- Apprendimento statistico vs. apprendimento automatico
- Iterazione e valutazione
- Compromesso distorsione-varianza
Regressione
- Regressione lineare
- Generalizzazioni e non linearità
- Esercizi
Classificazione
- Aggiornamento bayesiano
- Ingenuo Bayes
- Analisi dei dicriminanti
- Regressione logistica
- K-Vicini più prossimi
- Macchine vettoriali di supporto
- Reti neurali
- Alberi decisionali
- Esercizi
Convalida incrociata e ricampionamento
- Approcci di convalida incrociata
- Bootstrap
- Esercizi
Apprendimento non supervisionato
- Clustering K-means
- Esempi
- Le sfide dell'apprendimento non supervisionato e oltre i mezzi K
Argomenti avanzati
- Modelli d'insieme
- Modelli misti
- Aumentare
- Esempi
Riduzione multidimensionale
- Analisi fattoriale
- Analisi delle componenti principali
- Esempi
Requisiti
Questo corso fa parte del set di competenze del Data Scientist (Dominio: Tecniche e metodi analitici)
14 ore
Recensioni (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in