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自己学習形式のオンラインコース

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Web サイトの選択

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最適なサイトパフォーマンスの取得方法

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image for course 機械学習による分類方法

機械学習による分類方法

分類のためのさまざまな機械学習手法を学習し、適用します。さまざまな手法やハイパーパラメーターがモデルのパフォーマンスに与える影響を確認します。

コース モジュール

Introduction

Get an overview of the course.

レッスン:
  • 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.

レッスン:
  • 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.

レッスン:
  • Overview of Classification Trees
  • Use Classification Trees
  • Quick Reference

Naive Bayes Classification

Train naive Bayes classification models with and without kernels.

レッスン:
  • Overview of Naive Bayes Classification
  • Use Naive Bayes Classification
  • Quick Reference

Discriminant Analysis

Train linear and quadratic discriminant analysis classification models.

レッスン:
  • 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.

レッスン:
  • 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.

レッスン:
  • 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.

レッスン:
  • Overview of Neural Networks
  • Use Neural Networks for Classification
  • Quick Reference

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

レッスン:
  • Additional Resources
  • Survey

形式: 自己学習形式

言語:日本語

言語

  • フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
  • Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
  • 共有可能な進捗レポートとコース修了証

機械学習入門

分類問題の実用的な機械学習手法の基礎を学習します。

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