Học máy thực hành với R cho người mới bắt đầu

Dữ liệu chỉ có giá trị như những hiểu biết bạn có thể rút ra từ nó, và học máy là chìa khóa để mở khóa giá trị đó. Chương trình học dựa trên văn bản này giới thiệu cho bạn các nguyên tắc cốt lõi của học máy sử dụng R, một trong những ngôn ngữ mạnh nhất và được sử dụng rộng rãi nhất cho tính toán thống kê. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm thống kê cơ bản đến viết mã R sạch để huấn luyện, đánh giá và điều chỉnh các mô hình dự đoán. Bằng cách đọc các giải thích chi tiết và phân tích các đoạn mã có cấu trúc, bạn sẽ có được sự tự tin để áp dụng học máy cho các tập dữ liệu thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản về học máy, thuật ngữ, và sự khác biệt giữa học có giám sát và không giám thị. - Chuẩn bị và dọn dẹp dữ liệu thô bằng cách sử dụng các thực hành tidyverse hiện đại trong R. - Xây dựng và huấn luyện mô hình dự đoán bao gồm hồi quy tuyến tính, cây quyết định và thuật toán phân loại. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật xác minh hiện đại như xác minh chéo. - Ứng dụng khung tidymodels hiện đại để tối ưu hóa các luồng công việc học máy của bạn. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và các nguyên tắc chuẩn bị dữ liệu trước khi hướng dẫn bạn từng bước qua huấn luyện, chỉnh sửa và đánh giá các mô hình dự đoán đầu tiên của bạn. Bạn sẽ tiến bộ qua các bài học văn bản có cấu trúc và các ví dụ mã thực tế được thiết kế để xây dựng kỹ năng của bạn một cách có hệ thống. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và người mới bắt đầu muốn có một sự giới thiệu rõ ràng, mã đầu tiên về học máy với R. Không cần kinh nghiệm học máy trước, mặc dù sự quen thuộc cơ bản với cú pháp R là hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong mô hình thống kê và học máy.