No Deadline
[English caption below]
Thông tin về khóa học này:
Đây là khóa học cấp độ nhập môn về học có giám sát, tập trung vào các phương pháp hồi quy và phân loại. Giáo trình bao gồm: hồi quy tuyến tính và đa thức, hồi quy logistic và phân tích phân biệt tuyến tính; xác nhận chéo và các phương pháp khởi động, lựa chọn mô hình và chính quy hóa (ridge và lasso); mô hình phi tuyến, splines và mô hình cộng tổng quát; phương pháp dựa trên cây, rừng ngẫu nhiên và thúc đẩy; máy vectơ hỗ trợ. Một số phương pháp học tập không giám sát được thảo luận: các thành phần chính và phân cụm (k-means và hierarchical).
Những gì bạn sẽ học:
– Tổng quan về thống kê học
– Phân loại
– Phương pháp lấy mẫu lại
– Lựa chọn mô hình tuyến tính và chính quy hóa
– Vượt ra ngoài tuyến tính
– Phương pháp dựa trên cây
– Hỗ trợ máy vector
Đăng kí học tại: https://www.edx.org/course/statistical-learning
————————————————————————–
About this course:
This is an introductory-level course in supervised learning, with a focus on regression and classification methods. The syllabus includes linear and polynomial regression, logistic regression and linear discriminant analysis; cross-validation and the bootstrap, model selection and regularization methods (ridge and lasso); nonlinear models, splines, and generalized additive models; tree-based methods, random forests and boosting; support-vector machines. Some unsupervised learning methods are discussed: principal components and clustering (k-means and hierarchical).
What you’ll learn:
– Overview of statistical learning
– Classification
– Resampling methods
– Linear model selection and regularization
– Moving beyond linearity
– Tree-based methods
– Support vector machines
– Unsupervised learning
Register at: https://www.edx.org/course/statistical-learning
Shortlink: https://ivolunteer.info/z/978
Các khóa học iVolunteer chia sẻ bao gồm 2 hình thức: miễn phí và trả phí. Các nền tảng cung cấp khóa học có thể thay đổi thành miễn phí - trả phí bất cứ lúc nào mà không cần báo trước. Để biết thêm chi tiết, bạn vui lòng truy cập tại link đính kèm trong bài đăng. Cảm ơn các bạn đã quan tâm!
