Name: Supervised Learning in R: Classification
Rating: 4.716216216216216 (148 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

บทนำระดับเริ่มต้นด้านการเรียนรู้ของเครื่องนี้ครอบคลุมอัลกอริทึมการจำแนกประเภทที่ใช้บ่อยที่สุด 4 แบบ คุณจะได้ความเข้าใจพื้นฐานว่าแต่ละอัลกอริทึมเข้าถึงงานการเรียนรู้อย่างไร พร้อมทั้งเรียนรู้ฟังก์ชัน R ที่จำเป็นสำหรับนำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้กับงานของตัวเอง

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Intermediate R

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

k-Nearest Neighbors (kNN)

อัลกอริทึม kNN เรียนรู้จากตัวอย่างโดยตรง จึงเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับทำความเข้าใจ supervised machine learning บทนี้จะแนะนำการจำแนกประเภทผ่านการนำ kNN ไปใช้กับการรู้จำป้ายจราจรสำหรับยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

เริ่มบท

Naive Bayes

Naive Bayes ใช้หลักการทางสถิติในการทำนายผล บทนี้จะแนะนำพื้นฐานของวิธีการแบบ Bayesian พร้อมสำรวจการนำเทคนิคเหล่านี้ไปใช้กับระบบแนะนำสถานที่ปลายทางในสไตล์ iPhone

เริ่มบท

Logistic Regression

Logistic Regression ปรับเส้นโค้งให้เข้ากับข้อมูลตัวเลขเพื่อทำนายเหตุการณ์แบบไบนารี ถือเป็นหนึ่งในวิธี machine learning ที่ได้รับความนิยมสูงสุด บทนี้จะให้ภาพรวมของเทคนิคดังกล่าวพร้อมตัวอย่างการนำไปใช้กับข้อมูลการระดมทุน

เริ่มบท

Classification Trees

Classification Trees ใช้โครงสร้างคล้ายผังงานในการตัดสินใจ เนื่องจากโครงสร้างแบบต้นไม้นี้เข้าใจได้ง่าย จึงเหมาะกับงานที่ต้องการความโปร่งใส เช่น การอนุมัติสินเชื่อ เราจะใช้ชุดข้อมูล Lending Club เพื่อจำลองสถานการณ์นี้