MATLAB Maschinelles Lernen麻省理工学院

标签1·冯·2

Importieren和Organisieren冯Daten

目标:Importieren Organisieren和Aufbereiten·冯·Daten毛皮nachfolgende分析死亡。死beinhaltet Normalisieren der Daten和Umgang麻省理工学院Datenlucken。

• Datentypen
• Tabellarische Daten
• Datenaufbereitung

在Daten Ermitteln naturlicher召集

目标:Verwenden冯Methoden des unuberwachten Lernens,嗯Beobachtungen祖茂堂gruppieren和naturliche aufzudecken。

• Unuberwachtes Lernen
• Clusteranalyse
• 冯Clustern Auswertung和解释

Erstellen冯Klassifikationsmodellen

目标:Erstellen diskreter Vorhersagemodelle军队Methoden des uberwachten Lernens Auswerten der Vorhersagegenauigkeit。

• Uberwachtes Lernen
• 培训和Validierung
• Klassifikationsmethoden

标签2·冯·2

Uberprufen Verbessern des上一次

目标:Reduzieren der Dimensionalitat冯Datensatzen嗯Vorhersagemodelle祖茂堂vereinfachen。Verbesserung des莫德尔的军队Auswahl geeigneter Algorithmen。

• Kreuzvalidierungsverfahren
• Optimierung冯Hyperparametern
• 转换冯Merkmalen
• Auswahl冯Merkmalen
• Ensemble-Learning-Algorithmen(增加和装袋)

Erstellen冯Regressionsmodellen

目标:Erstellen和Auswerten kontinuierlicher Vorhersagemodelle军队Methoden des uberwachten Lernens。

• Parametrische Regressionsmodelle
• Nichtparametrische Regressionsmodelle
• Auswerten冯Regressionsmodellen

Erstellen神经元Netze

目标:Erstellen和Trainieren神经元Netze嗯聚集在Daten祖茂堂erkennen (Clusteranalyse)和Vorhersagen祖茂堂treffen。Anpassen der Netzwerkarchitektur苏珥Verbesserung der性能。

• 麻省理工学院Clustern selbstorganisierenden卡特(自组织映射)
• 麻省理工学院Klassifikation vorwartsgerichteten neuronalen Netzen(前馈神经网络)
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