Per seguire il modulo Naive Bayes sono necessarie competenze preliminari specifiche di Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data Visualization.
MODULO DIDATTICO
Naive Bayes
Modulo completo su Naive Bayes, dalle basi alla pratica con diverse varianti e applicazioni, inclusa la spam detection.
LIVELLO
Da Beginner ad Advanced
PREREQUISITI
Python per la ds, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization
DURATA TOTALE
4 ore
LEZIONI
100% on demand
PUOI TROVARE
QUESTO MODULO DIDATTICO IN
- DURATA TOTALE:20 ORE
- LIVELLO:Intermedio
- PREREQUISITO:Skill su Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization
297€
Descrizione
Questo modulo del corso on demand fornisce una panoramica completa di Naive Bayes, un algoritmo di classificazione fondamentale. Inizia con un’introduzione ai concetti base e le sue applicazioni nella spam detection. Approfondisce le varianti Bernoulli, Gaussian e Multinomial, incluso un approccio “from scratch” per Gaussian Naive Bayes.
Conclude con l’applicazione di Naive Bayes sul dataset MNIST, offrendo una solida combinazione di teoria e pratica.
Elenco lezioni del modulo
- Introduzione e concetti base su Naive Bayes
- Naive Bayes per la spam detection
- Approfondimento Naive Bayes
- Bernoulli Naive Bayes
- Gaussian Naive Bayes
- Gaussian Naive Bayes from scratch
- Multinomial Naive Bayes e Bag of Words
- Naive Bayes per MNIST