R में Generalized Additive Models (GAMs) के साथ नॉनलाइनियर मॉडलिंग

Generalized Additive Models भविष्यवाणी और इनफ़्रेंस दोनों के लिए एक शक्तिशाली टूल हैं। ये लीनियर मॉडलों से अधिक लचीले और ब्लैक-बॉक्स तरीकों से अधिक समझने योग्य होते हैं। GAMs डेटा में संबंधों को नॉनलाइनियर फंक्शनों के रूप में मॉडल करते हैं जो अलग-अलग प्रकार के डेटा और डेटा साइंस समस्याओं के लिए आसानी से अनुकूलित हो जाते हैं। इस कोर्स में, आप सीखेंगे कि GAMs कैसे काम करते हैं और लोकप्रिय mgcv पैकेज के साथ इन्हें कैसे बनाया जाता है। आप यह भी सीखेंगे कि अपने मॉडल परिणामों की व्याख्या, समझाना और विज़ुअलाइज़ कैसे करें, और मॉडल से जुड़ी समस्याओं का निदान कर उन्हें कैसे ठीक करें। आप ऐसे डाटासेट्स पर काम करेंगे जो आपको विभिन्न परिस्थितियों में GAMs लागू करना सिखाएँगे: ऑटोमोबाइल परफ़ॉर्मेंस डेटा से मिक्स्ड लीनियर और नॉनलाइनियर मॉडल बनाना, मिट्टी प्रदूषण डेटा से जियोस्पेशियल मॉडल बनाना, और कंज़्यूमर परचेज़िंग डेटा से क्लासिफिकेशन और प्रीडिक्शन करना। कोर्स के अंत तक, आपके पास कई डेटा साइंस समस्याओं को हल करने के लिए एक टूलबॉक्स होगा।