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Página inicialRSupervised Learning in R: Classification

Supervised Learning in R: Classification

In this course you will learn the basics of machine learning for classification.

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Descrição do Curso

This beginner-level introduction to machine learning covers four of the most common classification algorithms. You will come away with a basic understanding of how each algorithm approaches a learning task, as well as learn the R functions needed to apply these tools to your own work.
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  1. 1

    k-Nearest Neighbors (kNN)

    Grátis

    As the kNN algorithm literally "learns by example" it is a case in point for starting to understand supervised machine learning. This chapter will introduce classification while working through the application of kNN to self-driving vehicle road sign recognition.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Classification with Nearest Neighbors
    50 xp
    Recognizing a road sign with kNN
    100 xp
    Thinking like kNN
    50 xp
    Exploring the traffic sign dataset
    100 xp
    Classifying a collection of road signs
    100 xp
    What about the 'k' in kNN?
    50 xp
    Understanding the impact of 'k'
    50 xp
    Testing other 'k' values
    100 xp
    Seeing how the neighbors voted
    100 xp
    Data preparation for kNN
    50 xp
    Why normalize data?
    50 xp
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Conjuntos De Dados

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Colaboradores

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Nick Carchedi
Collaborator's avatar
Nick Solomon

Pre Requisitos

Intermediate R
Brett Lantz HeadshotBrett Lantz

Senior Data Scientist at Sony PlayStation

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