基于MATLAB的机器学习
这个为期两天的课程侧重于MATLAB中的数据分析和机器学习技术®使用统计和机器学习工具箱中的功能™和深度学习工具箱™.本课程演示了如何使用非监督学习来发现大型数据集中的特征,以及如何使用监督学习来建立预测模型。示例和练习强调了可视化和结果评估的技术。主题包括:
- 组织和预处理数据
- 聚类数据
- 创建分类和回归模型
- 解释和评价模型
- 简化数据集
- 使用集成来提高模型性能
日期 | 位置 | 语言 | 价格 | 注册 |
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2021年9月29日- 2021年9月30日 |
虚拟 美国太平洋夏令时上午9时至下午5时 |
英语 | 1500美元 | |
2021年10月21日- 2021年10月22日 |
虚拟 韩国标准时间上午9时至下午5时 |
朝鲜文 | 1500美元 | |
2021年10月21日- 2021年10月22日 |
虚拟 澳大利亚东部夏令时上午9时至下午5时 |
英语 | 1500美元 | |
09年11月2021年 2021年11月10 |
虚拟 中欧时间上午9时至下午5时 |
英语 | 1500美元 | |
2021年11月11日- - - 2021年11月12日 |
虚拟 印度标准时间上午9点至下午5点 |
英语 | 1500美元 | |
2021年11月24日, 2021年11月25日 |
虚拟 中国标准时间上午9时至下午5时 |
中国人 | 1500美元 | |
2021年12月13日- 2021年12月14日 |
虚拟 韩国标准时间上午9时至下午5时 |
朝鲜文 | 1500美元 | |
2021年12月14日, 2021年12月15日 |
虚拟 日本标准时间上午9时至下午5时 |
日本 | 1500美元 | |
2021年12月14日, 2021年12月15日 |
虚拟 中欧时间上午9时至下午5时 |
英语 | 1500美元 |
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