Plan du cours

  • Régression
  • Modèles graphiques probabilistes
  • Boosting
  • Méthodes à noyau
  • Processus gaussiens
  • Évaluation et sélection de modèles
  • Méthodes d'échantillonnage
  • Regroupement
  • CRFs
  • Random Forests
  • IVMs

Pré requis

Mathématiques de niveau secondaire, connaissances de base en statistiques

 21 heures

Nombre de participants



Prix par participant

Nos Clients témoignent (1)

Cours Similaires

Smart Robots for Developers

84 heures

Catégories Similaires