Learn Data Analytics : Video Tutorials
★ Indice ★
1) Introduzione al corso
2) Introduzione
3) Panoramica del corso-Parte 1
4) Panoramica del corso-Parte 2
5) Approcci grafici
6) Misure di tendenza centrale
7) Misure di dispersione
8) Variabili casuali e distribuzione di probabilità
9) Distribuzioni di probabilità-Parte 1
10) Distribuzioni di probabilità-Parte 2
11) Statistica inferenziale - Motivazione
12) Statistica inferenziale - Test a campione singolo
13) Due test campione
14) Errori di tipo 1 e di tipo 2
15) Intervalli di confidenza
16) ANOVA e Test di indipendenza
17) Breve introduzione alla regressione
18) Introduzione all'apprendimento automatico
19) Apprendimento supervisionato
20) Apprendimento senza supervisione
21) Regressione semplice e multipla
22) Regolarizzazione / Coefficienti di restringimento
23) Modellazione dati e modellazione algoritmica
24) Regressione ordinaria dei minimi quadrati
25) NPTEL MOOC IDA - Tutorial per l'assegnazione 2
26) Formazione di un classificatore di regressione logistica
27) Regressione logistica
28) Alberi di classificazione e di regressione-Parte 1
29) Alberi di classificazione e di regressione-Parte 2
30) Dicotomia di varianza della polarizzazione
31) Support Vector Machines-Part 1
32) Support Vector Machines-Part 2
33) Support Vector Machines-Part 3
34) Support Vector Machines-Part 4
35) Valutazione e selezione del modello
36) Esercitazione NPTEL MOOC IDA per l'assegnazione 3
37) Apprendimento profondo
38) Reti neurali artificiali-Parte 1
39) Metodi di ensemble e foreste casuali
40) Reti neurali artificiali-Parte 2
41) Mining associativo - Parte 1
42) Associazione Mining Rule-Parte 2
43) Big Data, Una piccola introduzione-Parte 1
44) Analisi dei cluster: parte 1
45) Big Data - Una piccola introduzione - Parte 2
46) Apprendimento rinforzato-Parte 1
47) Apprendimento rafforzamento-Parte 2
48) Analisi dei cluster: parte 2
49) Sperimentazione e apprendimento attivo - Parte 1
50) Sperimentazione e apprendimento attivo-Parte 2
51) Riepilogo + Approfondimenti sull'esame finale
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3) Panoramica del corso-Parte 1
4) Panoramica del corso-Parte 2
5) Approcci grafici
6) Misure di tendenza centrale
7) Misure di dispersione
8) Variabili casuali e distribuzione di probabilità
9) Distribuzioni di probabilità-Parte 1
10) Distribuzioni di probabilità-Parte 2
11) Statistica inferenziale - Motivazione
12) Statistica inferenziale - Test a campione singolo
13) Due test campione
14) Errori di tipo 1 e di tipo 2
15) Intervalli di confidenza
16) ANOVA e Test di indipendenza
17) Breve introduzione alla regressione
18) Introduzione all'apprendimento automatico
19) Apprendimento supervisionato
20) Apprendimento senza supervisione
21) Regressione semplice e multipla
22) Regolarizzazione / Coefficienti di restringimento
23) Modellazione dati e modellazione algoritmica
24) Regressione ordinaria dei minimi quadrati
25) NPTEL MOOC IDA - Tutorial per l'assegnazione 2
26) Formazione di un classificatore di regressione logistica
27) Regressione logistica
28) Alberi di classificazione e di regressione-Parte 1
29) Alberi di classificazione e di regressione-Parte 2
30) Dicotomia di varianza della polarizzazione
31) Support Vector Machines-Part 1
32) Support Vector Machines-Part 2
33) Support Vector Machines-Part 3
34) Support Vector Machines-Part 4
35) Valutazione e selezione del modello
36) Esercitazione NPTEL MOOC IDA per l'assegnazione 3
37) Apprendimento profondo
38) Reti neurali artificiali-Parte 1
39) Metodi di ensemble e foreste casuali
40) Reti neurali artificiali-Parte 2
41) Mining associativo - Parte 1
42) Associazione Mining Rule-Parte 2
43) Big Data, Una piccola introduzione-Parte 1
44) Analisi dei cluster: parte 1
45) Big Data - Una piccola introduzione - Parte 2
46) Apprendimento rinforzato-Parte 1
47) Apprendimento rafforzamento-Parte 2
48) Analisi dei cluster: parte 2
49) Sperimentazione e apprendimento attivo - Parte 1
50) Sperimentazione e apprendimento attivo-Parte 2
51) Riepilogo + Approfondimenti sull'esame finale
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Categoria : Istruzione
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