Fundamentals of Linear Regression Models
- Type product
Fundamentals of Linear Regression Models
Opleiderscore:
Beschrijving
Machine Learning is tegenwoordig overal, echter vaak onzichtbaar voor de meesten.
Machine Learning is tegenwoordig overal, echter vaak onzichtbaar voor de meesten. Ontdek een van de fundamentele problemen in de wereld van Machine Learning en hoe dit wordt opgelost met behulp van klassieke Machine Learning en Neural Networks.
Gebruik de Scikit Learn- en Keras-bibliotheken om een lineair regressiemodel te bouwen. Verken de technieken en risico's die gepaard gaan bij het gebruik van meerdere factoren voor regressie.
Leer een van de technieken om de waarschijnlijkheid van een uitkomst te schatten. Tot slot leer je de stappen die benodigd zijn voor het bouwen van standaard regressie- en classif…
Veelgestelde vragen
Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.
Machine Learning is tegenwoordig overal, echter vaak onzichtbaar voor de meesten.
Machine Learning is tegenwoordig overal, echter vaak onzichtbaar
voor de meesten. Ontdek een van de fundamentele problemen in de
wereld van Machine Learning en hoe dit wordt opgelost met behulp
van klassieke Machine Learning en Neural Networks.
Gebruik de Scikit Learn- en Keras-bibliotheken om een lineair
regressiemodel te bouwen. Verken de technieken en risico's die
gepaard gaan bij het gebruik van meerdere factoren voor
regressie.
Leer een van de technieken om de waarschijnlijkheid van een
uitkomst te schatten. Tot slot leer je de stappen die benodigd zijn
voor het bouwen van standaard regressie- en classificatiemodellen
en hoe die gestandaardiseerd kunnen worden.
Blijf op de hoogte van nieuwe 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.