Mô tả
Khám phá và trực quan hóa dữ liệu dạng bảng (pandas, matplotlib), cơ bản ghép dữ liệu (scikit-learn), k-nearest neighbours, hồi quy tuyến tính, cây quyết định, tiền xử lý dữ liệu, các chỉ số đánh giá mô hình, overfitting vs underfitting, bias/variance, cross-validation, giới thiệu mạng nơ-ron, điều chỉnh siêu tham số, chọn đặc trưng, tầm quan trọng đặc trưng.
Tiền đề
- Tiền đề: đang theo học chương trình M.Eng.- Software Engineering Practice.
Điều kiện và thủ tục
- Tiền đề: đang theo học chương trình M.Eng.- Software Engineering Practice.
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
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.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/EGEN/