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Programa do Curso
Introdução à mineração de dados e Machine Learning
- Aprendizado estatístico vs. aprendizado de máquina
- Iteração e avaliação
- Troca entre polarização e variância
Regressão
- Regressão linear
- Generalizações e Não Linearidade
- Exercícios
Classificação
- Atualização Bayesiana
- Baías ingénuas
- Análise discriminante
- Regressão logística
- K-vizinhos mais próximos
- Máquinas de vetores de suporte
- Redes neurais
- Árvores de decisão
- Exercícios
Validação cruzada e reamostragem
- Abordagens de validação cruzada
- Bootstrap
- Exercícios
Aprendizagem não supervisionada
- Agrupamento K-means
- Exemplos
- Desafios da aprendizagem não supervisionada e além dos K-means
Tópicos avançados
- Modelos de conjunto
- Modelos mistos
- Impulsionando
- Exemplos
Redução multidimensional
- Análise Fatorial
- Análise do componente principal
- Exemplos
Requisitos
Este curso faz parte do conjunto de competências do Cientista de Dados (Domínio: Técnicas e Métodos Analíticos)
14 horas
Declaração de Clientes (1)
The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in