Machine Learning with Python

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Descrizione

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l'obiettivo di questo corso è quello di fornire una competenza generale nell'applicazione dei metodi di Machine Learning nella pratica. Attraverso l'uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue varie biblioteche, e sulla base di una moltitudine di esempi pratici, questo corso insegna come utilizzare i più importanti elementi costitutivi del machine learning, come prendere decisioni di modellazione dei dati, interpretare il output degli algoritmi e convalidare i risultati.
il nostro obiettivo è quello di darvi le competenze per capire e utilizzare gli strumenti più fondamentali dalla Toolbox di Machine Learning con fiducia ed evitare le insidie comuni delle applicazioni di Data Science.
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Profilo del corso

Knowledge of Python programming language. Basic familiarity with statistics and linear algebra is recommended.

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Opinioni

Materie

  • E-learning
  • Python

Programma

Introduction to Applied Machine Learning

  • Statistical learning vs. Machine learning
  • Iteration and evaluation
  • Bias-Variance trade-off
Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Machine Learning Languages, Types, and Examples
  • Supervised vs Unsupervised Learning
Supervised Learning
  • Decision Trees
  • Random Forests
  • Model Evaluation
Machine Learning with Python
  • Choice of libraries
  • Add-on tools
Regression
  • Linear regression
  • Generalizations and Nonlinearity
  • Exercises
Classification
  • Bayesian refresher
  • Naive Bayes
  • Logistic regression
  • K-Nearest neighbors
  • Exercises
Cross-validation and Resampling
  • Cross-validation approaches
  • Bootstrap
  • Exercises
Unsupervised Learning
  • K-means clustering
  • Examples
  • Challenges of unsupervised learning and beyond K-means
Neural networks
  • Layers and nodes
  • Python neural network libraries
  • Working with scikit-learn
  • Working with PyBrain
  • Deep Learning

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