Introduction à la régression et à la classification en science des données

La modélisation prédictive est au cœur de la science des données moderne, mais choisir et ajuster le bon algorithme peut sembler écrasant. Comprendre les principes fondamentaux de la régression et de la classification vous assure de prendre des décisions éclairées et mathématiquement solides lors de l'analyse de données. Ce cours basé sur du texte vous guide des concepts statistiques fondamentaux à la mise en œuvre et à l'évaluation confiantes de modèles prédictifs sur des ensembles de données réels. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage statistique supervisé, y compris le compromis biais-variance. 2. Construire et évaluer des modèles de régression linéaire et logistique pour des résultats continus et catégoriels. 3. Appliquer des méthodes basées sur des arbres et des techniques de rééchantillonnage comme la validation croisée pour améliorer les performances du modèle. 4. Explorer des techniques d'apprentissage non supervisé pour découvrir des modèles cachés dans des données non étiquetées. 5. S'entraîner à évaluer des modèles à l'aide de métriques modernes et de principes de base de MLOps pour le suivi des modèles. Vous commencerez par la terminologie clé et les définitions fondamentales avant de passer étape par étape par la régression, la classification et les algorithmes basés sur des arbres. Chaque concept est renforcé par des explications écrites claires et des extraits de code pratiques pour développer votre intuition. Ce cours est conçu pour les analystes de données en herbe et les débutants désireux d'apprendre la modélisation statistique ; aucune expérience préalable en mathématiques avancées ou en apprentissage automatique n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les algorithmes clés qui alimentent la prise de décision basée sur les données.