Makine öğrenimi için temel istatistikler

Her başarılı makine öğrenimi modelinin arkasında istatistik teorisi ve veri analizinin sağlam bir temeli vardır.Verinin nasıl davrandığını anlamadan doğru algoritmaları seçmek, veri kümelerini temizlemek veya modelinin tahminlerini doğru şekilde yorumlamak zordur. Bu ders, size günümüz veri uzmanları tarafından kullanılan temel istatistiksel ilkeleri öğretmek suretiyle ham veri ve makine öğrenimi algoritmaları arasındaki boşluğu kapatır. Sadece kod çalıştırmaktan, öngörülmüş modellemeyi yönlendiren matematiksel ve istatistiki mantığı gerçekten anlamaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksin: - Tasarımı istatistik, varyans ve standart sapma da dahil olmak üzere temel istatistiksel kavramları anlamak. - Ortak olasılık dağılımlarını analiz edin ve gerçek dünya veri kümelerine nasıl uygulanacağını öğrenin. - Paternleri, korelasyonları ve anormallikleri tanımlamak için modern keşif veri analizi (EDA) tekniklerini uygulayın. - Veri odaklı kararlar almak ve model varsayımlarını doğrulamak için hipotez test yöntemlerini değerlendirin. - Güçlü istatistiksel ölçekleme yöntemlerini kullanarak eksik verileri ve dışsal değerleri ele almayı pratik edin. Müfredat, olasılık, dağılımlar ve hipotez testlerine geçmeden önce temel terminoloji ve temel tanımlarla başlar. Yazılı açıklamalar, net kod örnekleri ve metin tabanlı egzersizler yoluyla, bu kavramları doğrudan modern makine öğrenimi çalışma akışlarına nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Bu kurs, iddialı veri bilimcileri, makine öğrenimi yeni başlayanlar ve güçlü bir teorik temel oluşturmak isteyen analistler için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematik veya istatistikte önceden bir geçmiş gerekmez. Analitik temelinizi inşa etmeye başlayın ve makine öğrenme modellerinizin gerçek potansiyelini bugün açığa çıkarın.