Cursusaanbod

Inleiding tot datamining en Machine Learning

  • Statistisch leren versus machinaal leren
  • Iteratie en evaluatie
  • Afweging tussen bias en variantie

Regressie

  • Lineaire regressie
  • Generalisaties en niet-lineariteit
  • Oefeningen

Classificatie

  • Bayesiaanse opfriscursus
  • Naïeve Bayes
  • Dicriminante analyse
  • Logistieke regressie
  • K-Dichtstbijzijnde buren
  • Ondersteuning Vector Machines
  • Neurale netwerken
  • Beslisbomen
  • Oefeningen

Kruisvalidatie en resampling

  • Benaderingen voor kruisvalidatie
  • Bootstrap
  • Oefeningen

Leren zonder toezicht

  • K-staat voor clustering
  • Voorbeelden
  • Uitdagingen van leren zonder toezicht en verder dan K-means

Geavanceerde onderwerpen

  • Ensemble modellen
  • Gemengde modellen
  • Stimuleren
  • Voorbeelden

Multidimensionale reductie

  • Factor Analyse
  • Analyse van de belangrijkste componenten
  • Voorbeelden

Vereisten

Deze cursus maakt deel uit van de Data Scientist vaardigheden (Domein: Analytische technieken en methoden)

 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Testimonials (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën