After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Deze inleiding tot machine learning voor beginners behandelt vier van de meest gebruikte classificatie-algoritmen. Je krijgt een basisbegrip van hoe elk algoritme een leertaak aanpakt en leert welke R-functies je nodig hebt om deze tools op je eigen werk toe te passen.
Vereisten
Curriculum
Cursusoverzicht
1
k-Nearest Neighbors (kNN)
Omdat het kNN-algoritme letterlijk "leren van voorbeelden" is, is het een uitstekend startpunt om supervised machine learning te begrijpen. In dit hoofdstuk maak je kennis met classificatie terwijl je kNN toepast op het herkennen van verkeersborden door zelfrijdende auto's.
- Classificatie met dichtbijzijnde buren50 XP
- Een verkeersbord herkennen met kNN100 XP
- Denken als kNN50 XP
- De verkeersbordgegevens verkennen100 XP
- Een verzameling verkeersborden classificeren100 XP
- En hoe zit het met de 'k' in kNN?50 XP
- Het effect van 'k' begrijpen50 XP
- Andere 'k'-waarden testen100 XP
- Zien hoe de buren hebben gestemd100 XP
- Gegevens voorbereiden voor kNN50 XP
- Waarom data normaliseren?50 XP
2
Naive Bayes
Naive Bayes gebruikt principes uit de statistiek om voorspellingen te doen. In dit hoofdstuk leer je de basis van Bayesiaanse methoden en ontdek je hoe je deze technieken toepast op iPhone-achtige bestemmingssuggesties.
3
Logistische regressie
Logistische regressie houdt in dat je een kromme past op numerieke data om voorspellingen te doen over binaire gebeurtenissen. Dit is waarschijnlijk een van de meest gebruikte machine-learningmethoden. In dit hoofdstuk krijg je een overzicht van de techniek en zie je hoe je deze toepast op fondsenwervingsdata.
4
Classificatietrees
Classificatietrees gebruiken stroomdiagramachtige structuren om beslissingen te nemen. Omdat mensen deze boomstructuren makkelijk begrijpen, zijn classificatietrees handig wanneer transparantie nodig is, zoals bij kredietaanvragen. We gebruiken de Lending Club-gegevensset om dit scenario te simuleren.
R
Supervised Learning in R: Classificatie
Cursus
voltooid
