знает полного обучения компьютера и Данных науки, о панели, прикладной статистики, R-программирования, визуализации данных.
Что вы узнаете?
Основы машинного обучения,
анализ данных
R-планирование
просмотр данных из базы R - & - библиотеки ggplot2, сетки, scatter3d участок и более
Прикладного статистического машинного обучения, важных вопросов, таких как среднеквадратическая ошибка, отклонение, значение p, t-test и т. д.
Машина модели обучения, например, Нейронные сети, линейная регрессия, логистическая регрессия и более.
Рычаг вперед, такие термины, как, например, сокращение размеров и интеллектуального анализа данных-методы обучения, PCA И K-: -
- классификации и Регрессии Дерева и Леса, Случайные машины модель обучения-это
требования
Ноутбук/Рабочий стол,/телефон, подключение к Интернет
я хочу, машинного обучения и данных науки,
Description
полный опыт обучения компьютера и Данных науки, о панели, прикладной статистики, R-программирования, визуализации данных, машина модели обучения, например, нейронные сети, КОРЗИНУ, логистическая регрессия, и многое другое.
В отличие от большинства машина обучения, потому что полная Машина Обучении И науки о Данных, R-2019 интеграл. Не только встроенный в крышку машины-методы обучения, но также и другие методы, такие как анализ ДИСПЕРСИИ и корзину технические.
Конечно, не разделена на различные части, такие как R-программирования, выбора данных, обработки, статистики и визуализации данных. Это поможет сделать структуру данных науки, машинного обучения.
Вот небольшой обзор программы: $ $ $ - просмотр с помощью R для машинного обучения
Прикладного статистического машинного обучения
машинного обучения-основные понятия
ANOVA реализации R
Линейной регрессии с R
логистической Регрессии
в технический Аспект сокращения $ $ $ - дерево-машина " на основе методов обучения, $ $ $ TIME-развертывание $ $ $ - Байеса Байеса - $ $ $ Нейронной сети для обучения, технической машины

или, Если вы ищете курс:
профессиональные консультации и помощь науке данные,, $ $ $ Узнать, как построить портфель с
, чтобы Создать 10 проектов в портфолио, чтобы добавить
, чтобы осуществить, что, конечно же, свой собственный ритм жизни, доступ к
, этот курс предназначен для того, чтобы:
студент
на специалистов, которые стремятся перейти к науке о данных и машинного обучения карьера

DOWNLOAD
takefile


uploadgig


nitroflare


rapidgator


turbobit

---