Uczenie maszynowe z R: budowanie, analizowanie i przewidywanie

Organizacje polegają na prognozach opartych na danych, aby podejmować krytyczne decyzje, a R jest jednym z najpotężniejszych języków do przekształcania surowych danych w praktyczne spostrzeżenia.Ten pisemny kurs przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia uczenia się statystycznego i modelowania predykcyjnego bez wymagania wcześniejszego doświadczenia w tej dziedzinie. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych do pisania czystego kodu R, który buduje, ocenia i optymalizuje modele predykcyjne.Poprzez uporządkowane wyjaśnienia tekstowe i przewodniki po kodzie krok po kroku opracujesz praktyczny, nowoczesny przepływ pracy do analizy danych i modelowania predykcji. Czego się nauczysz: * Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego, rozkładów prawdopodobieństwa i zasad statystycznych. * Manipulowanie i czyszczenie złożonych zbiorów danych za pomocą nowoczesnych bibliotek R i konwencji tidyverse. * Budowanie i ocena modeli regresji do przewidywania ciągłych wyników numerycznych. * Wdrożyć algorytmy klasyfikacji, drzewa decyzyjne i metody uczenia się zespołu w celu kategoryzacji danych. * Analizuj wydajność modelu za pomocą nowoczesnych technik walidacji i wskaźników diagnostycznych. * Napisz czysty, powtarzalny kod R do przygotowywania danych i modelowania przepływów pracy. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii, podstawowych pojęć i podstawowych definicji przed przejściem do praktycznego kodowania.Będziesz systematycznie przechodzić od przygotowania danych i analizy eksploracyjnej do szkolenia, testowania i dostrajania pierwszych modeli predykcyjnych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, aspirujących analityków danych i profesjonalistów, którzy chcą zbudować silną, praktyczną podstawę uczenia maszynowego za pomocą R. Nie jest wymagane wcześniejsze programowanie ani zaawansowane tło statystyczne. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc modelowania predykcyjnego za pomocą R.