机器学习con matlab
APRENDA A CRAREM MODELOS deRegresión，ClasificaciónyAgrupación，Ademásde Mejorar苏林蒂维耶托。
Prerrequisitos：Fundamentos de MATLAB
Este Curso Se包含Con Ciertas Licencias。HAGA ClicAquí帕拉伊纳州UNA COUTLA。
Ventajas de Aprender A Su Ritmo
formaciónpaso a paso
EjerciCiosprácticoscon comentariosautomáticos
Acceso a matlab atravésdel navegador web
Informe de progreso y certificato de curso compartibles
Acerca del Curso
Las Lecciones SoloEstánImantoniblesenInglés。
1。
介绍
oldenga unavisión常规del curso。Importe Y Procese Datos，探索LasCaracterísticasde los Datos Y entrene YevalúeUn Modelo deClasificación。
30 Minutos.
2。
Búsquedade Patrones Naturales en Los Datos
利用Técnicasde Aprendizaje No Supervisado Para Agupar ImageCiones Basadas EN联合Conjunto de变量Explicativas Y Descubrir Catrones Natiantes en联合联盟de Datos。
120 minutos.
3.
MétodosdeClasificación.
利用LosMétodosdeClasificaciónatmanibles para entrenar modelos declasificacióndeatos。Haga predicciones yevalúelaprecisióndedensodoivico。
135 minutos.
4。
Mejora de Modelos预测
Valide El Rendimiento de Los Modelos。Optimice Las提议De Los Modelos。Reduzca La DivelionaldaddeDen联合联盟De Datos Y Simplique LOS Modelos De Machine学习。
90个Minutos.
5。
MétodosdeRegresión.
UthericeTécnicasDeAprendizaje Supervisado Para Crear Modelos Predictivos de Variables de Respuesta Continuars。
105 minutos.
6。
redes neuralales.
Cree Y entrene redes neuralones para laAgrupacióny el elemalado predictivo。Ajuste la Arquitectura de la Red para Mejorar el Rendimiento。
45 minutos.
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