コース概要

データマイニングの概要と Machine Learning

  • 統計学習と機械学習
  • 反復と評価
  • バイアスと分散のトレードオフ

回帰

  • 線形回帰
  • 一般化と非線形性
  • 演習

分類

  • ベイジアンの復習
  • ナイーブ・ベイズ
  • 判別分析
  • ロジスティック回帰
  • K-最近隣
  • サポートベクターマシン
  • ニューラルネットワーク
  • ディシジョンツリー
  • 演習

相互検証とリサンプリング

  • 相互検証アプローチ
  • Bootstrap
  • 演習

教師なし学習

  • K 平均法クラスタリング
  • 教師なし学習と K 平均法を超えた課題

高度なトピック

  • アンサンブルモデル
  • 混合モデル
  • ブースティング

多次元縮小

  • 因子分析
  • 主成分分析

要求

このコースはデータサイエンティストのスキルセットの一部です。

  14 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

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