コース概要

応用入門 Machine Learning

    統計学習と機械学習の反復と評価 バイアスと分散のトレードオフ

回帰

    線形回帰の一般化と非線形性の演習

分類

    ベイズ リフレッシャー ナイーブ ベイズ ロジスティック回帰 K 最近傍演習

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の例 教師なし学習と K 平均法を超えた課題

要求

Rプログラミング言語の知識。統計学と線形代数の基本的な知識があることが望ましい。

  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.

Price per participant

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