IBM 기계 학습 코스

학습 과정 : 기계 학습 포털

수평	테마	유형
(100)	기계 학습 소개	기사
(101)	파이썬과 사용 모델을 학습 최초의 기계 구축하고 테스트 할 수 scikit는-알아보기	과정
201	파이썬과 회귀 알고리즘을 학습 scikit는 배우기	과정
(202)	파이썬과 분류 알고리즘을 학습 scikit는 배우기	과정
203	파이썬과 클러스터링 알고리즘을 학습 scikit는 배우기	과정

이 학습 경로는 빠른 기계 학습과 디자인을 원하는 모든 사람들에게 친숙한입니다. 이 학습 경로는 손에 데모, 당신이 모델을 구축하고 응용 프로그램에서이 모델을 사용하여 단계 튜토리얼에 의해 여러 단계를 포함한다.

첫째, 카드를 클릭하거나 적용 항목의 전체 목록은 표를 참조하십시오.

1. 기계 학습 소개

   내용 :

   • 기계 학습은 무엇입니까?
   • 우리는 더 많은지도 학습과 자율 학습이
   • 기계 학습 파이프 라인
   • 용어 및 개념
2. 파이썬과 사용 모델을 학습 최초의 기계 구축하고 테스트 할 수 scikit는-알아보기

   내용 :

   • 데이터 탐색을 수행
   • 데이터 전처리 수행
   • 교육 및 테스트를위한 분할 데이터
   • 분류 모델을 준비
   • 훈련자
   • 예측 모델을 실행하려면
   • 성능 평가 모델 및 시각화
3. 파이썬과 회귀 알고리즘을 학습 scikit는 배우기

   내용 :

   • 선형 회귀
   • 분할, 교육 및 검증
   • 오버 피팅 및 단순성과
   • 모델 평가
   • 로지스틱 회귀
   • 나이브 베이 즈
   • 통합 학습
4. 파이썬과 분류 알고리즘을 학습 scikit는 배우기

   내용 :

   • 클러스터링
   • 주요 구성 요소 분석
   • 차원 축소
5. 파이썬과 클러스터링 알고리즘을 학습 scikit는 배우기

   내용 :

   • K-수단 클러스터링
   • 평균 이동
   • DBSCAN
   • 계층 적 클러스터링
   • 집계 클러스터링
   • 용례

자원

• 기계 학습, 깊은 101 학습
• 기계 학습 코드 전투 : 로지스틱 회귀 분석에 도움 진단 심장 질환에 사용
• 한 주 샤 : 손 - 기계 달성하기 위해 학습
• 기계 학습의 생산에 사용되는 통찰력

:이 블로그는 번역 학습 경로 다음은 기계 학습 시작하기 (2019년 12월 4일).