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Course Outline
응용개론 Machine Learning
- 통계 학습과 기계 학습
- 반복 및 평가
- 편향-분산 절충
지도 학습 및 비지도 학습
- Machine Learning Languages, 유형 및 예
- 지도 학습과 비지도 학습
지도 학습
- 의사결정 트리
- Random Forest
- 모델 평가
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
- 예
- 비지도 학습과 K-평균을 넘어서는 과제
신경망
- 레이어와 노드
- Python 신경망 라이브러리
- scikit-learn으로 작업하기
- PyBrain으로 작업하기
- Deep Learning
Requirements
Python 프로그래밍 언어에 대한 지식. 통계 및 선형 대수학에 대한 기본적인 지식을 갖추는 것이 좋습니다.
28 Hours
회원 평가 (2)
흥미로운 지식
Gabriel - MINDEF
Course - Machine Learning with Python – 4 Days
Machine Translated
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.