Перейти к основному содержимому
ДомR

Track

Supervised Machine Learning in R

Обновлено 03.2026
Generate, explore, evaluate, and tune the parameters of different supervised machine learning models.
Начать Трек Бесплатно

В комплекте сПремиум or Команды

RMachine Learning25 ч2,958

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.

Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.

Group

Обучение двух или более человек?

Попробуйте DataCamp for Business

Описание трека

Supervised Machine Learning in R

Supervised learning methods are central to your journey in data science. Learn how to generate, explore, and evaluate machine learning models by leveraging the tools in the Tidyverse. You'll learn about multiple and logistic regression techniques, tree-based models, and support vector machines. Finally, you'll learn how to tune your model's parameters for better performance.

Предварительные требования

Для участия в этом курсе никаких предварительных требований нет.

  • Course

    1

    Machine Learning in the Tidyverse

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

  • Project

    Бонус

    Assessing the Effectiveness of Medical Treatments

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

Supervised Machine Learning in R
6 Courses
Трек
завершен

Получите свидетельство о достижениях

Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.
Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.

В комплекте сПремиум or Команды

Запишитесь Прямо Сейчас

Присоединяйтесь 19 миллионов учащихся и начните Supervised Machine Learning in R сегодня!

Создайте бесплатный аккаунт

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и подтверждаете, что ваши данные хранятся в США.