Uczenie maszynowe w R: Podstawy klasyfikacji i klasyfikowania

Chcesz odkryć ukryte wzorce w swoich danych i dokonać dokładnych prognoz za pomocą R? Uczenie maszynowe oferuje narzędzia do rozwiązywania tych złożonych problemów, ale rozpoczęcie pracy z podstawowymi algorytmami może wydawać się przytłaczające. Ten kurs oparty na tekście prowadzi przez podstawowe koncepcje uczenia się nadzorowanego i nienadzorowanego, ze szczególnym uwzględnieniem klasyfikacji i klastrowania. Zyskasz pewność, że przygotuje zestawy danych, zbudujesz modele predykcyjne i pogrupujesz złożone dane za pomocą nowoczesnych bibliotek R. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe różnice między klasyfikacją nadzorowaną a klastrowaniem nienadzorowanym. - Buduj solidne modele klasyfikacji za pomocą drzew decyzyjnych, najbliższych sąsiadów i regresji logistycznej. - Grupuj złożone zbiory danych za pomocą k-średnich i hierarchicznych algorytmów klastrowania. - Zastosuj nowoczesne przepływy pracy tidymodels, aby efektywnie przetwarzać dane i trenować modele. - Oceń wydajność modelu za pomocą kluczowych wskaźników, takich jak krzywe ROC, macierze zamieszania i analiza sylwetki. Zaczniesz od podstawowej terminologii uczenia maszynowego i podstaw składni R, zanim przejdziesz krok po kroku przez praktyczne scenariusze analizy danych. Każda koncepcja jest wzmocniona jasnymi pisemnymi wyjaśnieniami i uporządkowanymi przewodnikami po kodzie. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie danych i programowania R; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym. Rozpocznij swoją przygodę z uczeniem maszynowym R już dziś.