Programa do Curso

    Pré-processamento de dados Data Cleaning Integração e transformação de dados Redução de dados Discretização e geração de hierarquia de conceito
Inferência estatística Distribuições de probabilidade, Variáveis aleatórias, Teorema do limite central
  • Amostragem
  • Intervalos de confiança
  • Inferência estatística
  • Testando hipóteses
  • Especificação de regressão linear multivariada
  • Seleção de subconjunto
  • Estimativa
  • Validação
  • Predição
  • Métodos de classificação Regressão logística
  • Análise discriminante linear
  • K-vizinhos mais próximos
  • Baías ingénuas
  • Comparação de métodos de classificação
  • Neural Networks Ajustando redes neurais
  • Problemas de treinamento de redes neurais
  • Árvores de decisão Árvores de regressão
  • Árvores de classificação
  • Árvores versus modelos lineares
  • Ensacamento, Random Forests, Impulsionando o ensacamento
  • Random Forests
  • Impulsionando
  • Máquinas de vetores de suporte e classificador de margem máxima de disco flexível
  • Classificadores de vetores de suporte
  • Máquinas de vetores de suporte
  • 2 e mais classes SVM's
  • Relação com regressão logística
  • Análise de Componentes Principais
  • Clustering K-significa clustering
  • Agrupamento de K-medóides
  • Agrupamento hierárquico
  • Clustering baseado em densidade
  • Avaliação do modelo e viés de seleção, variância e complexidade do modelo
  • Erro de previsão na amostra
  • A abordagem bayesiana
  • Validação cruzada
  • Bootstrap métodos
  •   28 horas
     

    Número de participantes


    Inicia

    Termina


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Open Training Courses require 5+ participants.

    Declaração de Clientes (1)

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