Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Programa del Curso
Introducción al Aprendizaje de la Máquina Aplicada
- Aprendizaje estadístico vs. aprendizaje automático
- Iteración y evaluación
- Compensación entre sesgo y variación
Regresión
- Regresión lineal
- Generalizaciones y no linealidad
Clasificación
- Actualización bayesiana
- Naive Bayes
- Regresión logística
- K-Vecinos más cercanos
- Ejercicios
Validación cruzada y re-muestreo
- Enfoques de validación cruzada
- Oreja
- Ejercicios
Aprendizaje sin supervisión
- K-significa agrupación
- Ejemplos
- Desafíos del aprendizaje sin supervisión y más allá de K-means
Precios Etiquetas:
Prima
Requerimientos
Conocimiento del lenguaje de programación R. Se recomienda la familiaridad básica con las estadísticas y el álgebra lineal.
14 horas