Zdieľaj kurz a získaj zľavu
v hodnote 5 €
Použitie Bayesovej štatistiky so softvérom scikit–learn pre Python
Rozdeľovanie údajov medzi tréningovými a testovacími súbormi so skicit-learn
Vypočítanie neskoršej a predošlej pravdepodobnosti jednoduchých rozdelení
Jednoduchá intuícia pomocou vektorových mechanizmov
Implementovanie klasifikátorov SVM v SKLearn/scikit-learn
Ako vybrať správne jadro pre váš SVM?
Čo je RBF a Linear Kernels?
Vlastný rozhodovací strom v Pythone
Vzorce pre entropiu a získavanie informácií
Ako to vypočítať?
Implementovanie mini projektu
Ako vybrať správny algoritmus strojového učenia medzi K-means, Adaboost a stromom rozhodnutí?
Aplikovanie vedomostí o Machine Learning pomocou vzorov v Enron Email Dataset
Vyšetrovanie jedného z najväčších podvodov v histórii Ameriky!
Ako sa kontinuálne učenie líši od diskrétneho učenia
Lineárna regresia v systéme Python so scikit-learn
Rôzne metrické chyby, napríklad SSE a R Squared
Odstránenie extrémnych hodnôt (odchýlok), kvôli zlepšeniu kvality
Odstránenie rezíduí (zvyškov) na skutočnom dátovom súbore a vloženie regresora
Aplikovanie rovnakých extrémov a rezíduí na Enron Email Corpus
Čo je clustering?
Rozdiel medzi nedohľadným a dohľadným vzdelávaním
Implementovanie K-means v Pythone a Scikit-learn kvôli nájdeniu centra klusterov
Nájdenie klusterov v skutočných dátových súboroch cez Enron Finance Data
Predbežné spracovanie dát pomocou funkcií škálovania na zlepšenie algoritmov
Použitie min mx stupnice v sklearn
V cene kurzu sú zahrnuté učebné elektronické materiály, elektronická príručka spolu s certifikátom a drobným občerstvením.
Možnosti platby:
Pri denných, večerných aj víkendových kurzoch sú 2 prestávky po 10-15 minút.
Kurzy sa realizujú na kvalitných notebookoch značiek Asus, Lenovo a HP.
spokojných klientov
odučených hodín
skúsených lektorov
prezenčných kurzov
online kurzov