机器学习mit matlab
Lernen Sie，回归 - ，Klassifikations - underling-models zu onersellen under leistung zu Verbessern。
voraussetzungen：matlab-grundlagen.
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vorteile des selbstbestimmten格式
Schritt-Für-Schritt-Anleitung
PraktischeÜbungen麻省理工学院Automatischem反馈
Zugriff Auf MatlabÜberIhrenwebbrowser
Austauschbarer fortschrittsbericht und kurszertifikat
über柴仁克尔斯
Die Lektionen Sind Nur Auf EnglischVerfügbar。
1。
斯基里特
Verschaffen Sie SichEinenÜberblickÜberden Kurs。Daten Importieren und Verarbeiten，DateNmerkmale Untersuchen und Ein Klassifizierungsmodell Trainieren und Auswerten。
30分钟
2。
如今NachNatürlichenMustern
Verwenden SieUnüberwachteLerntechniken，UM Beobachtungen Auf der Grundlage Eines Satzes vonErklärendenvariablen zu gruppieren undtavingtalliche zu Entedecken Zu Entedecken。
120分钟
3。
Methode Zur Klassifizierung
Verwenden SieVerfügbareKlassifizierungsoden，UM Datenklassifizierungsmodelle Zu Trainieren。Treffen Sie预期und bewerten sie die genauigkeit eines prognosemodells。
135分钟
4.
VerbesserungPrädikTiver型号
Valieren Sie Die Modellleistung。Optimieren Sie Die Modelleigenschaften。Reduzieren Sie DieDigumateitäteines datensatzes und Vereinfachen Sie ModelleFür机器学习。
90分钟
5。
回归梅德伦
Verwenden Sie Techniken desüberwachtenlernens，UmEinePrädiktiveMokellierungFürKontinuierlicheTantwortvariablenDurchzuführen。
105分钟
6。
Neuronale Netze.
Estellen und Trainerenieren Sie Neuronale NetzeFür聚类undPrädiktiveMoleellierung。Anpassung der Netzwerkarchitektur Zur Verbesserung der Leistung。
45分钟
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