Giới thiệu về hồi quy và phân loại trong khoa học dữ liệu

Mô hình dự đoán là cốt lõi của khoa học dữ liệu hiện đại, tuy nhiên việc chọn và điều chỉnh thuật toán đúng có thể cảm thấy quá sức. Hiểu được các nguyên tắc cốt lõi của hồi quy và phân loại đảm bảo bạn đưa ra các quyết định thông tin, toán học khi phân tích dữ liệu. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các khái niệm thống kê cơ bản đến thực hiện và đánh giá các mô hình dự đoán trên các tập dữ liệu thực. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm cốt lõi của học thống kê giám sát, bao gồm cả sự trao đổi thiên kiến-biến số. 2. Xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy tuyến tính và logistic cho kết quả liên tục và phân loại. 3. Apply tree-based methods and resampling techniques like cross-validation to improve model performance.  ^ “Các mô hình phân tích”. 4.Tìm hiểu các kỹ thuật học không giám sát để phát hiện các mô hình ẩn trong dữ liệu không có nhãn. 5. Thực hành đánh giá mô hình sử dụng các chỉ số hiện đại và nguyên tắc MLOps cơ bản cho theo dõi mô hình. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ chính và định nghĩa cơ bản trước khi chuyển bước qua bước qua hồi quy, phân loại và thuật toán dựa trên cây. Mỗi khái niệm được củng cố với những lời giải thích rõ ràng và các đoạn mã thực tế để xây dựng trực giác của bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu tham vọng và người mới bắt đầu mong muốn học mô hình thống kê; không cần kinh nghiệm toán học hay học máy tiên tiến trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ các thuật toán cốt lõi giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.