트랙
분류와 회귀를 통해 범주형 및 수치형 응답을 예측하고, 비지도 학습으로 데이터세트의 숨겨진 구조를 발견하세요.
수천 개 기업의 학습자가 선택한 서비스
모바일 강의와 매일 5분 코딩 챌린지로 이동 중에도 학습을 진행하세요.
VP, Data Science at DataRobot
강의
이 과정에서는 분류를 위한 머신러닝 기초를 학습합니다.
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강의
이 강의에서는 선형 회귀, Generalized Additive Models, Random Forests, XGBoost로 미래 사건을 예측하는 방법을 학습합니다.
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프로젝트
Help a fast food chain save money and place more accurate orders by building a model to predict food sales.
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강의
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
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강의
이 과정은 예측 모델을 구축하고 평가하는 방법과 같은 머신 러닝의 핵심 개념을 가르칩니다.
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머신 러닝 기초 in R
트랙
완료
