Build your ultimate AI agent
Mô tả khóa học
Bạn có thường làm việc với các bộ dữ liệu có số lượng đặc trưng quá lớn? Trong khóa học này, bạn sẽ học các kỹ thuật giảm chiều giúp đơn giản hóa dữ liệu và các mô hình xây dựng từ dữ liệu của bạn mà vẫn duy trì hiệu năng dự đoán tốt. Giảm chiều là “lưỡi dao Occam” của bạn trong khoa học dữ liệu. Với R, bạn sẽ học cách nhận diện và loại bỏ đặc trưng, cách trích xuất các tổ hợp đặc trưng thành những thành phần cô đọng chứa tối đa thông tin, và dùng dữ liệu thực tế để xây dựng mô hình với ít đặc trưng hơn mà không đánh đổi nhiều về hiệu năng.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Nền tảng của Giảm Chiều Dữ Liệu
Sẵn sàng đơn giản hóa các bộ dữ liệu lớn! Bạn sẽ học về thông tin, cách đánh giá tầm quan trọng của đặc trưng, và thực hành nhận diện các đặc trưng ít thông tin. Kết thúc chương, bạn sẽ hiểu sự khác nhau giữa chọn đặc trưng và trích xuất đặc trưng—hai cách tiếp cận để giảm chiều dữ liệu.
- Giới thiệu về giảm chiều dữ liệu50 XP
- Số chiều và thông tin đặc trưng100 XP
- Các đặc trưng có thông tin tương hỗ100 XP
- Thông tin và tầm quan trọng của đặc trưng50 XP
- Tính entropy của nút gốc100 XP
- Tính entropy của các nút con100 XP
- Tính độ lợi thông tin của thuộc tính màu sắc100 XP
- Tầm quan trọng của giảm chiều trong xây dựng dữ liệu và mô hình50 XP
- Tính số tổ hợp có thể có100 XP
- Lời nguyền chiều dữ liệu, overfitting và bias100 XP
2
Chọn Đặc Trưng dựa trên Tính Quan Trọng
Tìm hiểu cách phân biệt các đặc trưng giàu thông tin và nghèo thông tin dựa trên tỷ lệ giá trị khuyết, phương sai và tương quan. Sau đó, bạn sẽ khám phá cách xây dựng các recipe của tidymodels để chọn đặc trưng bằng các chỉ báo thông tin này.
3
Chọn Đặc Trưng cho Hiệu Năng Mô Hình
Chương ba giới thiệu sự khác biệt giữa các phương pháp chọn đặc trưng không giám sát và có giám sát. Bạn sẽ ôn lại cách dùng workflow của tidymodels để xây dựng mô hình. Tiếp đến, bạn sẽ thực hiện chọn đặc trưng có giám sát bằng hồi quy lasso và mô hình random forest.
4
Trích Xuất Đặc Trưng và Hiệu Năng Mô Hình
Trong chương cuối, bạn sẽ hình thành trực giác vững chắc về trích xuất đặc trưng bằng cách hiểu cách các thành phần chính trích xuất và kết hợp thông tin quan trọng nhất từ các đặc trưng khác nhau. Sau đó, học và áp dụng ba loại trích xuất đặc trưng — phân tích thành phần chính (PCA), t-SNE và UMAP. Khám phá cách bạn có thể dùng các phương pháp trích xuất này như một bước tiền xử lý trong quy trình xây dựng mô hình với tidymodels.
R
Giảm Chiều Dữ Liệu với R
Hoàn
thành khóa học
