मशीन लर्निंग वैज्ञानिक in R

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

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

मशीन लर्निंग मॉडल्स के लिए फीचर इंजीनियरिंग के सिद्धांत सीखें और R tidymodels फ्रेमवर्क से उन्हें लागू करें।

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

tidyr और purrr पैकेजों का उपयोग करके tidyverse में मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं, खोजें और मूल्यांकन करें।

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

यह पाठ्यक्रम सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) को एक सहज, दृश्यात्मक दृष्टिकोण से परिचित कराएगा।

जानें कि बायेज़ियन डेटा विश्लेषण क्या है, यह कैसे काम करता है, और यह आपके डेटा विज्ञान टूलबॉक्स में क्यों उपयोगी है।

अपने मॉडल के हाइपरपैरामीटर्स को ट्यून करना सीखें ताकि सर्वोत्तम पूर्वानुमानित परिणाम मिलें।

बेयेज़ियन अनुमान विधियों का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन मॉडलों पर बेहतर निष्कर्ष निकालना सीखें।

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

Spark और sparklyr पैकेज in R का उपयोग करके big data analysis चलाना सीखें, और सिर्फ 4 घंटे में Spark MLIb एक्सप्लोर करें।