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Evaluez les performances d'un modele de machine learning
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- 3 序列
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课程详情
教学大纲
Partie 1 - Évaluez vos modèles sans sur-apprentissage
1. Comprenez ce qui fait un bon modèle d’apprentissage
2. Mettez en place un cadre de validation croisée
3. TP – Sélectionnez le nombre de voisins dans un kNN
Activité : Implémentez une validation croisée
Partie 2 - Évaluez un modèle de classification
1. Évaluez un algorithme de classification qui retourne des valeurs binaires
2. Évaluez un algorithme de classification qui retourne des scores
3. Comparez votre algorithme à des approches de classification naïves
Quiz : Evaluez un modèle de classification
Partie 3 - Évaluez un modèle de régression
1. Évaluez un algorithme de régression
2. Comparez votre algorithme à des approches de régression naïves
Activité : Sélectionnez le nombre de voisins dans un kNN pour une régression
Certificat de réussite
先决条件
Prérequis :
- Ce cours de Data Science se situe au croisement des mathématiques et de l'informatique. Pour en profiter pleinement, n'hésitez pas à vous rafraîchir la mémoire, avant ou pendant le cours, sur :
- Python pour le calcul numérique que nous utiliserons dans la partie TP du cours (librairie numpy et création de graphes avec pyplot)
- Quelques notions d'algèbre linéaire, telles que manipulation de vecteurs, multiplications de matrices, normes
- Quelques notions de probabilités et statistiques, telles que distribution de loi de probabilité et variance
讲师
Chloé-Agathe Azencott
Chargée de recherche au CBIO de MINES ParisTech & Institut Curie. Enseignante à CentraleSupélec. Machine learning & bioinformatique.
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平台
OpenClassrooms (原名 le Site du Zéro 或 SdZ)是一个提供计算机、科学和创业课程的网站。
在线课程可以由该网站的团队、合作大学或大学校的教授或 OpenClassrooms 成员自己教授。
目前,课程有多种形式:MOOC(大规模在线开放课程)、网络文本、电子书、书籍和视频。公司为某些课程颁发证书,包括与 IESA Multimedia 合作颁发的国家承认的证书。