Thank you for sending your enquiry! One of our team member will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team member will contact you shortly.
Programa do Curso
Introdução ao Aplicado Machine Learning
- Aprendizado estatístico vs. aprendizado de máquina Iteração e avaliação Compensação entre polarização e variância
Regressão
- Generalizações de regressão linear e exercícios de não linearidade
Classificação
- Atualização bayesiana Naive Bayes Regressão logística K-vizinhos mais próximos Exercícios
Validação cruzada e reamostragem
- Abordagens de validação cruzada Bootstrap Exercícios
Aprendizagem não supervisionada
- Exemplos de agrupamento de K-means Desafios da aprendizagem não supervisionada e além do K-means
Requisitos
Conhecimentos da linguagem de programação R. Recomenda-se uma familiaridade básica com estatística e álgebra linear.
14 horas