Ücretsiz Kurs
Tidyverse ile Machine Learning
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 12.2022
Ücretsiz Kursa Başlayın
Ücretsiz Olarak Dahildir
RMachine Learning5 sa15 video52 Egzersiz4,300 XP16,285Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google Ile Devam EdinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Training a Team?
Try for BusinessKurs Açıklaması
Bu kurs, R'nin Tidyverse araçlarını makine öğrenimi iş akışlarınıza entegre etmek istiyorsanız idealdir.
Makine öğrenimi modellerinin değerlendirilmesi
Bu kurs boyunca, R'deki tidyverse araçlarını kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde oluşturmaya, keşfetmeye ve değerlendirmeye odaklanacaksınız.Kurs, tek bir veri çerçevesi içinde birden fazla modeli yönetmek için kullanılan bir yöntem olan Liste Sütunu İş Akışı (LCW) ile başlar. Ayrıca, broom paketini kullanarak model çıktılarını düzenlemeyi ve keşfetmeyi de kapsar, böylece karmaşık sonuçları daha anlaşılır hale getirir.
tidyr ve purrr kullanımı
Sınıflandırma modelleriyle birlikte regresyon oluşturma ve değerlendirme gibi pratik alıştırmalar yapın. Model performansını optimize etmek için hiperparametreleri ayarlama tekniklerini keşfedin.Tidyr ve purrr gibi paketleri kullanarak karmaşık veri işlemlerini ve model değerlendirmelerini gerçekleştirecek, makine öğrenimine düzenli ve sistematik bir yaklaşım sağlayacaksınız.
Gerçek dünya uygulamaları kazanın
Gapminder veri setini kullanarak doğrusal modellerle yaşam beklentisini tahmin etmek gibi çok sayıda vaka çalışmasıyla gerçek hayattan örnekleri keşfedin.Kursun sonunda, Tidyverse ilkelerini makine öğrenimine uygulamak için sağlam bir temel kazanacak ve modelleri düzenli ve tekrarlanabilir bir şekilde verimli bir şekilde oluşturma, ayarlama ve değerlendirme becerisi kazanacaksınız.
Önkoşullar
Modeling with Data in the Tidyverse1
Foundations of "tidy" Machine learning
This chapter will introduce you to the backbone of machine learning in the tidyverse, the List Column Workflow (LCW). The LCW will empower you to work with many models in one dataframe.
This chapter will also introduce you to the fundamentals of the broom package for exploring your models.
This chapter will also introduce you to the fundamentals of the broom package for exploring your models.
2
Multiple Models with broom
This chapter leverages the List Column Workflow to build and explore the attributes of 77 models. You will use the tools from the broom package to gain a multidimensional understanding of all of these models.
3
Build, Tune & Evaluate Regression Models
In this chapter you will learn how to use the List Column Workflow to build, tune and evaluate regression models. You will have the chance to work with two types of models: linear models and random forest models.
4
Build, Tune & Evaluate Classification Models
In this chapter you will shift gears to build, tune and evaluate classification models.
Tidyverse ile Machine Learning
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi Kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Tidyverse ile Machine Learning eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google Ile Devam EdinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.