R'de Caret ile Uygulamalı Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi, ham verileri harekete geçirilebilir, öngörülebilir içgörülere dönüştürerek çağdaş karar vermeyi güçlendirir. R kullanarak bu gücü kullanmak istiyorsanız, birleşik bir iş akışına hakim olmak başlamanın en verimli yoludur. Bu metin tabanlı kurs, çok popüler olan caret paketini kullanarak tüm makine öğrenme boru hattında size rehberlik eder. Çekirdek kavramları anlamaktan veri hazırlamaya, çeşitli algoritmaları eğitmeye ve endüstri standart tekniklerini kullanarak model performansını optimizasyona geçeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Denetimli öğrenme, gerileme ve sınıflandırmanın temel kavramlarını anlamak - Modern ön işleme ve özellik mühendisliği tekniklerini kullanarak modelleme için ham veri hazırlar - Karar ağaçları, rastgele ormanlar ve doğrusal modeller de dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenme algoritmalarını eğitin - K-fold cross-validation gibi güçlü yeniden örnekleme yöntemlerini kullanarak model performansını değerlendirin - Hiperparametreleri sistemli olarak ayarlamak tahmini doğruluğu iyileştirir. - Anlamlı içgörüleri çıkarmak için model tahminlerini analiz edin ve yorumlayın Pratik eğitime, ayarlamaya ve çoklu makine öğrenimi modellerini karşılaştırmaya geçmeden önce temel terminoloji ve veri hazırlığı ile başlayabilirsiniz.Her kavram, hemen uygulayabileceğiniz net yazılı açıklamalar ve işlevsel R kod parçalarıyla güçlendirilir. Bu kurs, R programlamaya temel bir aşinalığı olan ve pratik tahmini modelleme becerileri geliştirmek isteyen makine öğrenimi acemileri için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematik veya istatistiksel bir geçmiş gerekmez. Uygulamalı makine öğrenimi yolculuğunuza başlayın ve ilk öngörüsel modellerinizi bugün oluşturmaya başlayın.