机器学习与MATLAB
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Este curso de dos días se centra en数据分析y técnicas de机器学习de MATLAB®usando las functionalidades de统计和机器学习工具箱™y深度学习工具箱™。我们的规则cómo我们的规则不受监督características我们的数据和规则不受监督，可预测的模型。Los ejemployment y ejercicios destacan las técnicas para la visualización y la evaluación de Los resultados。
特马incluidos:
- 有组织的预处理数据
- Agrupar拿督
- Crear modelos de clasificación y regresión
- 解释评估模型
- 简单的数据连词
- 实用合奏，对主要的，和，模仿的
Día 1 de 2
Importación y organización de datos
Objetivo:import datos a MATLAB y organícelos para su análisis, incluida la normalización de los datos y la eliminación de observaciones con valores ausentes。
- Tipos de datos
- 印度手鼓
- Preparación de datos
自然保护探员
Objetivo:利用técnicas没有监督的，对农业的观察，对变量的解释和探测，自然的庇护，对数据的结合。
- 无人监督
- Métodos de agrupación
- Evaluación e interpretación de agrupaciones
Creación de modelos de clasificación
Objetivo:使用técnicas关于预测模型的预测问题的问题clasificación。Evalúe la precisión de un modelo predictivo。
- Aprendizaje supervisado
- 恩爱validación
- Métodos de clasificación
Día 2 de 2
Mejora de modelos predictivos
Objetivo:关于数据的维度计算。Mejore和机器学习的简化模型。
- Validacion cruzada
- Optimización de hiperparámetros
- Transformación de características
- Selección de características
- Aprendizaje de ensembles
Creación de modelos de regresión
Objetivo:利用técnicas关于连续环境变量的预测模型和监督方法。
- Métodos de regresión paramétrica
- Métodos de regresión no paramétrica
- Evaluación de modelos de regresión
Creación神经元
Objetivo:Cree y entrene redes neurales para la agrupación y la modelización predictiva。建筑结构的调整，红色的，对mejorar, el rendimiento。
- Agrupación con mapas autoorganizados
- Clasificación con redes de tipo前馈
- Regresión con redes de tipo前馈
胆固醇:Intermedio
Prerrequisitos:
Duracion:2迪亚斯
语言:德语，英语，Français，日本語，한국어，中文
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