Foundations of Statistical Learning for Engineers (bằng tiếng Anh).

Kỹ thuật hiện đại ngày càng dựa vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và mô hình dự đoán. Hiểu được lý thuyết thống kê đằng sau các thuật toán học máy là cần thiết để xây dựng các hệ thống kỹ thuật đáng tin cậy, hiệu suất cao. Lớp học viết này nối liền khoảng cách giữa thống kê lý thuyết và các ứng dụng kỹ thuật thực tế, giúp bạn chuyển đổi từ phân tích dữ liệu thô sang tự tin áp dụng các mô hình học máy cơ bản. Bạn sẽ học được: - Hiểu cơ sở xác suất, phân phối thống kê, và thuật ngữ học máy cốt lõi. - Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính và logistic để phân tích và dự đoán hành vi hệ thống kỹ thuật. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các kỹ thuật xác minh chéo hiện đại và phân tích thương lượng thiên vị-biến đổi. - Thực hiện các thuật toán học có giám sát, bao gồm cây quyết định và phương pháp phân loại cơ bản. - Chuẩn bị các tập dữ liệu kỹ thuật sử dụng xử lý trước dữ kiện hiện đại và thực hành kỹ sư đặc điểm. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa thống kê và khái niệm toán học cơ bản trước khi hướng dẫn bạn qua các phương pháp hồi quy, phân loại và xác minh. Bạn sẽ khám phá các giải thích rõ ràng và các đoạn mã từng bước minh họa cách thực hiện các thuật toán này trong các luồng công việc kỹ thuật tiêu chuẩn. Chương trình này được thiết kế cho sinh viên kỹ thuật, kỹ sư thực hành, và các chuyên gia kỹ năng mới học thống kê và muốn có một nền tảng toán học và thực tiễn vững chắc. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu xây dựng bộ công cụ phân tích của bạn và làm chủ khoa học dữ liệu kỹ thuật hôm nay.