Açıklama
Tablo verisi keşfi ve görselleştirme (pandas, matplotlib), veri-uydurma temelleri (scikit-learn), k-en yakın komşu, lineer regresyon, karar ağaçları, veri ön-işleme, model değerlendirme metrikleri, aşırı uyum vs eksik uyum, bias/variance, çapraz doğrulama, sinir ağlarına giriş, hiperparametre ayarlama, özellik seçimi, özellik önemi.
Önkoşullar
- Önkoşul(lar): M.Eng.- Software Engineering Practice programına kayıtlı olma.
Şartlar ve koşullar
- Önkoşul(lar): M.Eng.- Software Engineering Practice programına kayıtlı olma.
Kaynak metin orijinal dilinde
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.
Kaynaklar ve referanslar
Tarih ve kaynaklar bilgileri doğrulamanıza yardımcı olmak için saklanır. Okumayı kolaylaştırmak için çeviriler sunulmuştur; koşullar ve gereksinimler için resmi kaynak esas alınır.
Kaynak referans : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/EGEN/