Plan Szkolenia

Introduction to Applied Machine Learning

  • Statistical learning vs. Machine learning
  • Iteration and evaluation
  • Bias-Variance trade-off

Machine Learning with Scala

  • Choice of libraries
  • Add-on tools

Regression

  • Linear regression
  • Generalizations and Nonlinearity
  • Exercises

Classification

  • Bayesian refresher
  • Naive Bayes
  • Logistic regression
  • K-Nearest neighbors
  • Exercises

Cross-validation and Resampling

  • Cross-validation approaches
  • Bootstrap
  • Exercises

Unsupervised Learning

  • K-means clustering
  • Examples
  • Challenges of unsupervised learning and beyond K-means

Wymagania

Knowledge of Java/Scala programming language. Basic familiarity with statistics and linear algebra is recommended.

  14 godzin

Liczba uczestników


Data rozpoczęcia

Data zakończenia


Daty szkoleń są uzależnione od dostępności trenerów. Szkolenia standardowo odbywają się w godzinach od 09:00 do 16:00.

Cena za uczestnika

Szkolenia Powiązane

Powiązane Kategorie