Практическое машинное обучение с R для начинающих

Ценность данных определяется тем, какие выводы можно из них извлечь, а машинное обучение — ключ к их использованию. Этот текстовый курс познакомит вас с основными принципами машинного обучения с использованием R, одного из самых мощных и широко используемых языков для статистических вычислений. Вы перейдете от понимания основных статистических концепций к написанию чистого кода R, который тренирует, оценивает и настраивает предсказывающие модели. Чтение подробных объяснений и анализ структурированных фрагментов кода дадут вам уверенность в применении машинного обучения к реальным наборам данных. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения, терминологию и различия между обучением с наблюдением и без наблюдения. - Подготовка и очистка необработанных данных с использованием современных методов упорядочения в R. - Создание и обучение моделей предсказания, включая линейную регрессию, деревья решений и алгоритмы классификации. - оценка эффективности моделей с использованием современных методов проверки, таких, как перекрестная проверка. - Примените современную платформу tidymodels для оптимизации рабочих процессов машинного обучения. Курс начинается с основных определений и основ подготовки данных, а затем вы пройдете пошаговое обучение, настройку и оценку своих первых моделей предсказания. Вы пройдете через структурированные текстовые уроки и практические примеры кода, предназначенные для систематического наращивания ваших навыков. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и новичков, которым нужно четкое, первое введение в машинное обучение с R. Не требуется предыдущего опыта машинного обучения, хотя полезно базовое знание синтаксиса R. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент в статистическом моделировании и машинном обучении.