Course Outline

응용개론 Machine Learning

  • 통계 학습과 기계 학습
  • 반복 및 평가
  • 편향-분산 절충

Machine Learning Python와 함께

  • 도서관 선택
  • 추가 도구

회귀

  • 선형 회귀
  • 일반화 및 비선형성
  • 수업 과정

분류

  • 베이지안 복습
  • 나이브 베이즈
  • 로지스틱 회귀
  • K-최근접이웃
  • 수업 과정

교차 검증 및 리샘플링

  • 교차 검증 접근 방식
  • Bootstrap
  • 수업 과정

비지도 학습

  • K-평균 클러스터링
  • 비지도 학습과 K-평균을 넘어서는 과제

Requirements

Python 프로그래밍 언어에 대한 지식. 통계 및 선형 대수학에 대한 기본적인 지식을 갖추는 것이 좋습니다.

 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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