Машинное обучение в R: основы кластеризации и классификации

Хотите обнаружить скрытые закономерности в данных и делать точные прогнозы с помощью R? Машинное обучение предлагает инструменты для решения этих сложных проблем, но начать с основных алгоритмов может показаться нелегким. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции обучения с наблюдением и без наблюдения, с особым акцентом на классификации и кластеризации. Вы приобретете уверенность в подготовке наборов данных, построении предсказательных моделей и группировке сложных данных с использованием современных библиотек R. Что вы узнаете: - Понять основные различия между управляемой классификацией и неуправляемой кластеризацией. - Построение надежных моделей классификации с использованием деревьев решений, k-ближайших соседей и логистической регрессии. - Группировка сложных наборов данных с использованием k-средних и иерархических алгоритмов кластеризации. - Применять современные рабочие процессы tidymodels для предварительной обработки данных и эффективного обучения моделей. - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей, таких как кривые ROC, матрицы путаницы и силуэтный анализ. Вы начнете с основных терминов машинного обучения и основ синтаксиса R, а затем пройдете пошаговый курс по практическим сценариям анализа данных. Каждая концепция подкрепляется четкими письменными объяснениями и структурированными обзорами кода. Этот курс предназначен для начинающих в области науки данных и программирования R; предыдущий опыт машинного обучения не требуется. Начните свое путешествие в машинное обучение R сегодня.