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Apprendimento automatico supervisionato in R

Aggiornato 01/2025
Generare, esplorare, valutare e mettere a punto i parametri di diversi modelli di apprendimento automatico supervisionato.
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Descrizione del programma

Apprendimento automatico supervisionato in R

I metodi di apprendimento supervisionato sono fondamentali per il tuo percorso nella scienza dei dati. Impara a generare, esplorare e valutare modelli di apprendimento automatico sfruttando gli strumenti del Tidyverse. Imparerai a conoscere le tecniche di regressione multipla e logistica, i modelli ad albero e le macchine vettoriali di supporto. Infine, imparerai a mettere a punto i parametri del tuo modello per ottenere prestazioni migliori.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo programma
  • Course

    1

    Machine Learning in the Tidyverse

    Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

  • Project

    bonus

    Assessing the Effectiveness of Medical Treatments

    Use logistic regression to determine which treatment procedure is more effective for kidney stone removal.

Apprendimento automatico supervisionato in R
6 Corsi
Programma
completato

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