Gradient Descent en Regularisatie voor Lineaire Modellen

Type product

Gradient Descent en Regularisatie voor Lineaire Modellen

icttrainingen.nl
Logo van icttrainingen.nl
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8 icttrainingen.nl heeft een gemiddelde beoordeling van 8 (uit 8 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Beschrijving

In deze training verken je het concept van lineaire modellen voor machine learning, classificaties van lineaire modellen en prominente statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire

In deze training verken je het concept van lineaire modellen voor machine learning, classificaties van lineaire modellen en prominente statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire modellen te implementeren. Je leert over de concepten bias, variantie en regularisatie. Je bekijkt ook verschillende statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire modellen te implementeren [enkele regressie, meervoudige regressie en variantieanalyse (ANOVA). Bekijk vervolgens hoe je meerdere regressie…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Spraakherkenning, R, Business intelligence, Programmeren (algemeen) en Data Science.

In deze training verken je het concept van lineaire modellen voor machine learning, classificaties van lineaire modellen en prominente statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire

In deze training verken je het concept van lineaire modellen voor machine learning, classificaties van lineaire modellen en prominente statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire modellen te implementeren. Je leert over de concepten bias, variantie en regularisatie. Je bekijkt ook verschillende statistische benaderingen die worden gebruikt om lineaire modellen te implementeren [enkele regressie, meervoudige regressie en variantieanalyse (ANOVA). Bekijk vervolgens hoe je meerdere regressiemodellen in Python implementeert met behulp van Scikit-learn en StatsModels. Ten slotte leer je de verschillende soorten gradient descent en zie je hoe je de prominente algoritmen voor gradient descent classificeert vanuit het perspectief van hun wiskundige weergave.

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen

Er zijn nog geen ervaringen.

Deel je ervaring

Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)

Aanmelden voor nieuwsbrief

We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.