Наука данных: модели регрессии и кластеризации

Выделение значимых закономерностей из данных является сердцевиной современного процесса принятия решений. Этот курс познакомит вас с основными понятиями регрессии и кластеризации, которые являются двумя столпами машинного обучения с наблюдением и без наблюдения. Вы перейдете от понимания основных статистических концепций к созданию, проверке и уточнению моделей прогнозирования. Изучая реальные сценарии с помощью письменных объяснений и примеров чистого кода, вы приобретете уверенность в применении этих методов к своим собственным наборам данных. Что вы узнаете: Понимание фундаментальной математики и основной терминологии регрессии и кластеризации; Создание и уточнение линейных и многомерных регрессионных моделей с использованием Python и R; Применение методов перекрестной проверки для предотвращения перенастройки и обеспечения надежности модели; Группировка сложных наборов данных с использование неконтролируемых алгоритмов кластеров, таких как Оцените производительность модели с помощью современных метрик и облачных инструментов машинного обучения, таких как Azure ML. Реализуйте чистые, воспроизводимые рабочие процессы данных с помощья современных библиотек данных. Курс начинается с основных определений и основ подготовки данных, а затем переходит к практическим занятиям по регрессионному моделированию, стратегиям проверки и методам кластеризации. Вы будете систематически продвигаться через структурированные текстовые объяснения, просмотры кода и концептуальные упражнения. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и новичков, которые ищут прочную концептуальную и практическую отправную точку в машинном обучении, без предварительного опыта моделирования. Начните читать сегодня, чтобы овладеть основными моделями науки данных.