ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

Courses

Supervised Learning in R: Classification

ระดับกลางระดับทักษะ

อัปเดตแล้ว 04/2569

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

เริ่มเรียนหลักสูตรฟรี

RMachine Learning

4 ชม.

14 videos

55 Exercises

3,950 เอ็กซ์พี

100K+

คำแถลงแสดงความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่ชื่นชอบของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

Training a Team?

Try for Business

คำอธิบายรายวิชา

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.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

1

k-Nearest Neighbors (kNN)

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.

Classification with Nearest Neighbors

50 เอ็กซ์พี

Recognizing a road sign with kNN

100 เอ็กซ์พี

Thinking like kNN

50 เอ็กซ์พี

Exploring the traffic sign dataset

100 เอ็กซ์พี

Classifying a collection of road signs

100 เอ็กซ์พี

What about the 'k' in kNN?

50 เอ็กซ์พี

Understanding the impact of 'k'

50 เอ็กซ์พี

Testing other 'k' values

100 เอ็กซ์พี

Seeing how the neighbors voted

100 เอ็กซ์พี

Data preparation for kNN

50 เอ็กซ์พี

Why normalize data?

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

2

Naive Bayes

Naive Bayes uses principles from the field of statistics to make predictions. This chapter will introduce the basics of Bayesian methods while exploring how to apply these techniques to iPhone-like destination suggestions.

Understanding Bayesian methods

50 เอ็กซ์พี

Computing probabilities

100 เอ็กซ์พี

Understanding dependent events

50 เอ็กซ์พี

A simple Naive Bayes location model

100 เอ็กซ์พี

Examining "raw" probabilities

100 เอ็กซ์พี

Understanding independence

50 เอ็กซ์พี

Understanding NB's "naivety"

50 เอ็กซ์พี

Who are you calling naive?

50 เอ็กซ์พี

A more sophisticated location model

100 เอ็กซ์พี

Preparing for unforeseen circumstances

100 เอ็กซ์พี

Understanding the Laplace correction

50 เอ็กซ์พี

Applying Naive Bayes to other problems

50 เอ็กซ์พี

Handling numeric predictors

50 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

3

Logistic Regression

Logistic regression involves fitting a curve to numeric data to make predictions about binary events. Arguably one of the most widely used machine learning methods, this chapter will provide an overview of the technique while illustrating how to apply it to fundraising data.

Making binary predictions with regression

50 เอ็กซ์พี

Building simple logistic regression models

100 เอ็กซ์พี

Making a binary prediction

100 เอ็กซ์พี

The limitations of accuracy

50 เอ็กซ์พี

Model performance tradeoffs

50 เอ็กซ์พี

Calculating ROC Curves and AUC

100 เอ็กซ์พี

Comparing ROC curves

50 เอ็กซ์พี

Dummy variables, missing data, and interactions

50 เอ็กซ์พี

Coding categorical features

100 เอ็กซ์พี

Handling missing data

100 เอ็กซ์พี

Understanding missing value indicators

50 เอ็กซ์พี

Building a more sophisticated model

100 เอ็กซ์พี

Automatic feature selection

50 เอ็กซ์พี

The dangers of stepwise regression

50 เอ็กซ์พี

Building a stepwise regression model

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

4

Classification Trees

Classification trees use flowchart-like structures to make decisions. Because humans can readily understand these tree structures, classification trees are useful when transparency is needed, such as in loan approval. We'll use the Lending Club dataset to simulate this scenario.

Making decisions with trees

50 เอ็กซ์พี

Building a simple decision tree

100 เอ็กซ์พี

Visualizing classification trees

100 เอ็กซ์พี

Understanding the tree's decisions

50 เอ็กซ์พี

Growing larger classification trees

50 เอ็กซ์พี

Why do some branches split?

50 เอ็กซ์พี

Creating random test datasets

100 เอ็กซ์พี

Building and evaluating a larger tree

100 เอ็กซ์พี

Conducting a fair performance evaluation

50 เอ็กซ์พี

Tending to classification trees

50 เอ็กซ์พี

Preventing overgrown trees

100 เอ็กซ์พี

Creating a nicely pruned tree

100 เอ็กซ์พี

Why do trees benefit from pruning?

50 เอ็กซ์พี

Seeing the forest from the trees

50 เอ็กซ์พี

Understanding random forests

50 เอ็กซ์พี

Building a random forest model

100 เอ็กซ์พี

เริ่มบท

Supervised Learning in R: Classification

หลักสูตรเสร็จสมบูรณ์

ได้รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มข้อมูลรับรองนี้ลงในโปรไฟล์ LinkedIn, ประวัติย่อ หรือเรซูเม่ของคุณ
แชร์ลงในโซเชียลมีเดียและในรายงานประเมินผลการปฏิบัติงานของคุณลงทะเบียนเลย

สำหรับธุรกิจ

ฝึกอบรมบุคคลตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป?

ให้ทีมของคุณเข้าถึงแพลตฟอร์ม DataCamp แบบเต็มรูปแบบ รวมถึงฟีเจอร์ทั้งหมด

ในแทร็กต่อไปนี้

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับผู้ช่วย ใน Rการรับรอง

พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่อง ใน R

นักวิทยาศาสตร์แมชชีนเลิร์นนิง ใน R

instructors

Brett Lantz

Brett Lantz

Senior Data Scientist at Sony PlayStation

collaborators

Courses resources

Lending Club loan datadatasets

Traffic sign image datadatasets

Donation datadatasets

Brett's location datadatasets

เข้าร่วมกับ... 19 ล้านผู้เรียน และเริ่ม Supervised Learning in R: Classification วันนี้เลย!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา