Building Machine Learning Models: Regression, Classification, and Clustering (bằng tiếng Anh).

Hiểu được cách để kết hợp một vấn đề kinh doanh với cách tiếp cận thuật toán đúng là chìa khóa cho khoa học dữ liệu thành công. Chương trình này hướng dẫn bạn từ các khái niệm cơ bản về dữ liệu tới xây dựng và đánh giá các mô hình hoạt động. Bạn sẽ có thêm tự tin để phân tích dữ kiện, chuẩn bị cho việc huấn luyện, và thực hiện các thuật toán hồi quy, phân loại, và nhóm. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt cơ bản giữa học tập có giám sát và không giám thị - Tạo mô hình hồi quy để dự đoán giá trị số liên tục với độ chính xác - Tạo mô hình phân loại để phân loại dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác - Ứng dụng các kỹ thuật nhóm để khám phá các mẫu ẩn và nhóm các điểm dữ liệu tương tự - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số hiện đại và chiến lược xác minh - Luyện tập chuẩn bị các tập dữ liệu bằng cách sử dụng thư viện khung dữ kiện hiện đại và tiêu chuẩn mã hóa sạch Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và nền tảng toán học trước khi tiến hành từng bước một qua các thực hiện dựa trên văn bản của mỗi kiểu mô hình. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu có kiến thức cơ bản về Python, muốn bắt đầu hành trình học máy mà không cần một nền toán học phức tạp. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của mô hình dự đoán.