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数据科学概论
概述
CEA CAPA合作机构: 马德里卡洛斯三世大学
地点: 马德里,西班牙
主要科目范围: 计算机科学
指令: 英语
课程代码: 16475
记录来源: 合作伙伴机构
课程详细信息: 100级
推荐学分: 3
联系时间: 42
描述
1. 数据科学的重要性
2. 理解数据:探索性数据分析与可视化技术案例研究
3. 理解数据:探索性数据分析和可视化技术的案例研究2
4. 良好的实验设计和性能指标选择的重要性:精度, 灵敏度, 特异性, ROC曲线. 过度学习.
5. 无监督技术简介:聚类的案例研究1
6. 聚类的案例研究2
7. 无监督分类导论:决策树和随机森林的案例研究.
8. 数据约简技术案例研究(主成分分析), 独立成分分析, Fisher判别分析.
9. 回归导论:线性回归的案例研究.
10. 逻辑回归的案例研究.
11. 概率模型的案例研究.
12. 介绍最新技术:支持向量机的案例研究.
13. 深度学习案例研究.
2. 理解数据:探索性数据分析与可视化技术案例研究
3. 理解数据:探索性数据分析和可视化技术的案例研究2
4. 良好的实验设计和性能指标选择的重要性:精度, 灵敏度, 特异性, ROC曲线. 过度学习.
5. 无监督技术简介:聚类的案例研究1
6. 聚类的案例研究2
7. 无监督分类导论:决策树和随机森林的案例研究.
8. 数据约简技术案例研究(主成分分析), 独立成分分析, Fisher判别分析.
9. 回归导论:线性回归的案例研究.
10. 逻辑回归的案例研究.
11. 概率模型的案例研究.
12. 介绍最新技术:支持向量机的案例研究.
13. 深度学习案例研究.
