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मशीन लर्निंग फंडामेंटल्स in R

अपडेट किया गया 05/2026
वर्गीकरण और प्रतिगमन के माध्यम से श्रेणीबद्ध और संख्यात्मक प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करें, और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग के साथ डेटासेट की छिपी संरचना खोजें।
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ट्रैक विवरण

मशीन लर्निंग फंडामेंटल्स in R

मशीन लर्निंग का उपयोग करके पूर्वानुमान की बुनियादी बातें सीखें। यह ट्रैक वर्गीकरण और प्रतिगमन के माध्यम से श्रेणीगत और संख्यात्मक प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी, तथा डेटासेट की छिपी संरचना की खोज (अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग) को कवर करता है। जानें कि मॉडलिंग के लिए डेटा कैसे प्रोसेस करें, अपने मॉडल कैसे ट्रेन करें, अपने मॉडलों को कैसे विज़ुअलाइज़ करें और उनके प्रदर्शन का आकलन कैसे करें, तथा बेहतर प्रदर्शन के लिए उनके पैरामीटर कैसे ट्यून करें.

पूर्व आवश्यकताएं

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  • Course

    1

    R में Supervised Learning: Classification

    इस पाठ्यक्रम में आप वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग की मूल बातें सीखेंगे।

  • Course

    इस पाठ्यक्रम में आप linear regression, generalized additive models, random forests, और xgboost का उपयोग करके भविष्य की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाना सीखेंगे।

  • Project

    बोनस

    Predict Future Sales of Fast-Food Menu Items

    Help a fast food chain save money and place more accurate orders by building a model to predict food sales.

  • Course

    This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

मशीन लर्निंग फंडामेंटल्स in R
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