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image for course 使用机器学习的分类方法

使用机器学习的分类方法

学习并应用不同机器学习方法进行分类。探索不同方法和超参数如何影响模型性能。

课程模块

Introduction

Get an overview of the course.

课程:
  • Course Overview
  • Course Example

k-Nearest Neighbor Classification

Train k-nearest neighbor models and change hyperparameters like the number of neighbors and the distance metric.

课程:
  • Overview of k-Nearest Neighbor Classification
  • Use k-Nearest Neighbor Classification
  • Quick Reference

Classification Trees

Train decision tree models for classification and modify the tree branching specifications.

课程:
  • Overview of Classification Trees
  • Use Classification Trees
  • Quick Reference

Naive Bayes Classification

Train naive Bayes classification models with and without kernels.

课程:
  • Overview of Naive Bayes Classification
  • Use Naive Bayes Classification
  • Quick Reference

Discriminant Analysis

Train linear and quadratic discriminant analysis classification models.

课程:
  • Overview of Discriminant Analysis
  • Use Discriminant Analysis
  • Quick Reference

Support Vector Machine Models

Train binary and multiclass SVM classification models and change the kernel hyperparameter.

课程:
  • Overview of Support Vector Machines
  • Use Support Vector Machine Classification
  • Quick Reference

Ensemble Learning

Combine multiple models into an ensemble by using techniques like bagging, boosting, and subspace methods.

课程:
  • Overview of Ensemble Learning
  • Use Ensemble Models
  • Quick Reference

Classification with Neural Networks

Train neural networks for classification and change hyperparameters such as the number fully connected layers and the layer size.

课程:
  • Overview of Neural Networks
  • Use Neural Networks for Classification
  • Quick Reference

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

课程:
  • Additional Resources
  • Survey

格式:自定进度

语言:中文

语言

  • 带自动反馈的实操练习
  • 通过 Web 浏览器访问 MATLAB
  • 可共享的进度报告和课程证书

机器学习入门之旅

初步了解分类问题的机器学习实用方法。

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