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image for course Machine Learning with MATLAB

Machine Learning with MATLAB

MATLAB®에서 군집화, 분류 및 회귀를 위한 여러 유형의 머신러닝 모델을 적용할 수 있습니다. 서로 다른 기법이 어떻게 모델 성능을 최적화할 수 있는지에 대해 살펴볼 수 있습니다.

교육과정 모듈

Getting Started

Get an overview of the course. Import and process data, explore data features, and train and evaluate a classification model.

강의 내용:
  • Course Overview
  • Review - Machine Learning Onramp

Finding Natural Patterns in Data

Use unsupervised learning techniques to group observations based on a set of explanatory variables and discover natural patterns in a data set.

강의 내용:
  • Course Example - Grouping Basketball Players
  • Low Dimensional Visualization
  • k-Means Clustering
  • Gaussian Mixture Models
  • Interpreting the Clusters
  • Hierarchical Clustering
  • Project - Clustering

Classification Methods

Use available classification methods to train data classification models. Make predictions and evaluate the accuracy of a predictive model.

강의 내용:
  • Course Example - Classifying Fault Types
  • Nearest Neighbor Classification
  • Classification Trees
  • Naive Bayes Classification
  • Discriminant Analysis
  • Support Vector Machines
  • Classification with Neural Networks
  • Project - Classification Methods

Improving Predictive Models

Validate model performance. Optimize model properties. Reduce the dimensionality of a data set and simplify machine learning models.

강의 내용:
  • Methods for Improving Predictive Models
  • Cross Validation
  • Reducing Predictors - Feature Transformation
  • Reducing Predictors - Feature Selection
  • Hyperparameter Optimization
  • Ensemble Learning
  • Project - Improving Predictive Models

Regression Methods

Use supervised learning techniques to perform predictive modeling for continuous response variables.

강의 내용:
  • Course Example - Fuel Economy
  • Linear Models
  • Stepwise Fitting
  • Regularized Linear Models
  • SVMs, Trees and Neural Networks
  • Gaussian Process Regression
  • Project - Regression

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

강의 내용:
  • Additional Resources
  • Survey

형식:자기 주도형

언어:한국어

언어

  • 자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
  • 웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
  • 공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Machine Learning Onramp

분류 문제에 대한 실용적인 머신러닝 방법의 기본 사항을 학습할 수 있습니다.

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