الوصف
استكشاف بصري للبيانات الجدولية (pandas، matplotlib)، أساسيات مطابقة البيانات (scikit-learn)، الجار الأقرب k-nearest neighbours، الانحدار الخطي، أشجار القرار، معالجة البيانات المسبقة، مقاييس تقييم النماذج، الإفراط في التخصيص مقابل النقص في التخصيص، الانحياز/التباين، التحقق المتقاطع، مدخل إلى الشبكات العصبية، ضبط المعاملات الفائقة، اختيار الميزات، أهمية الميزات.
المقررات السابقة
- المتطلبات السابقة: الالتحاق ببرنامج M.Eng.- Software Engineering Practice.
الشروط والإجراءات
- المتطلبات السابقة: الالتحاق ببرنامج M.Eng.- Software Engineering Practice.
نص المرجع بلغته الأصلية
Tabular data exploration and visualization (pandas, matplotlib), data-fitting basics (scikit-learn), k-nearest neighbours, linear regression, decision trees, data pre-processing, model evaluation metrics, overfitting vs underfitting, bias/variance, cross-validation, introduction to neural networks, hyperparameter tuning, feature selection, feature importance.
- Prerequisite(s): enrolment in the M.Eng.- Software Engineering Practice program.
المصادر والمراجع
يتم الاحتفاظ بالتواريخ والمصادر لمساعدتك في التحقق من المعلومات. تُعرض ترجمات لتسهيل القراءة؛ المصدر الرسمي هو المرجع للشروط والمتطلبات.
مرجع المصدر : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/EGEN/