вы начинаете погружаться в классический статистический анализ, где вы научитесь вычислять описательные статистики с Пандами. Оттуда вам будет представлен контролируемое обучение, где вы узнаете о принципах машинного обучения и машинного обучения моделей. Далее вы будете работать с бинарными модели прогнозирования, такие как классификация данных с помощью K-ближайших соседей, деревья решений и случайных лесов.
Тогда вы будете анализ работы с алгоритмы регрессии и использовать различные типы регрессии, таких как Ридж регрессии и лассо, и сплайн-интерполяции с составляющей. Затем работают на нейронных сетях, обучить их и трудоустроить регрессии для нейронных сетей. Вы познакомитесь с кластеризацией и оценивать учебные кластера-модели, а также использовать различные типы кластеризации, такие как иерархические и спектральной кластеризации. Наконец, Вы узнаете больше о концепции снижения размерности, такие как анализ главных компонент и низкая размерность представления.

DOWNLOAD
uploadgig


nitroflare


rapidgator


turbobit

---