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機械学習の基礎 Rで

更新日 2026/05
分類と回帰によってカテゴリカルおよび数値の応答を予測し、教師なし学習でデータセットに隠れた構造を発見します。
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R機械学習
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トラック概要

機械学習の基礎 Rで

機械学習を使った予測の基礎を学びます。 このトラックでは、分類と回帰によるカテゴリカルおよび数値応答の予測と、データセットに潜む構造の発見(教師なし学習)を扱います。 モデリングのためにデータを処理する方法、モデルを学習させる方法、モデルを可視化して性能を評価する方法、そしてより高い性能のためにパラメータを調整する方法を学びます。

前提条件

このトラックに受講要件はありません
  • Course

    1

    Rで学ぶSupervised Learning:分類

    このコースでは、分類のための機械学習の基礎を学びます。

  • Course

    このコースでは、線形回帰、Generalized Additive Models、Random Forests、xgboostを用いて将来の事象を予測する方法を学びます。

  • Project

    特典

    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.

機械学習の基礎 Rで
6 コース
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