University · Data Science · Machine Learning Fundamentals
Supervised Learning: Regression and Classification
4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze
Linear regression, logistic regression, decision trees, random forests, gradient boosting (XGBoost), SVM, k-NN, bias-variance tradeoff, hyperparameter tuning
Inhaltsübersicht
- Linear Regression and Logistic Regression
- Decision Trees, Random Forests, and Gradient Boosting
- Support Vector Machines and k-Nearest Neighbors
- Bias-Variance Tradeoff and Hyperparameter Tuning
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- Model Evaluation, Selection, and Regularization
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- Ensemble Methods: Bagging, Boosting, and Random Forests
- Support Vector Machines and Kernel Trick
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