Curso de Ciencia de Regresión y Agrupación Alison | Modelos
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Curso de Ciencia de Regresión y Agrupación Alison | Modelos

Aprenda sobre el uso de modelos de regresión, clasificación y agrupación para obtener información sobre sus datos.

Datos científicos
Gratis
Aprenda sobre el uso de modelos de regresión, clasificación y agrupación para obtener información sobre sus datos.

Descripción

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Resultados

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Description

En este curso online gratuito de Ciencias de la Información - Regresión, Clasificación y Clustering Modelos, aprenderá sobre tres tipos diferentes de modelos: modelos de regresión, modelos de clasificación y modelos de agrupación. También aprenderá cómo se puede crear cada uno de estos modelos en Azure ML, R y Python. El curso comienza introduciéndote a modelos de regresión. Aprenderá sobre lo que es el modelado de regresión y sobre los pasos que puede tomar para mejorar sus modelos. El curso le enseña sobre la validación cruzada y cómo puede ayudarle con sus datos. Aprenderá a utilizar los parámetros de barrido de los módulos incorporados de Azure ML y las características de permutación. A continuación, aprenderá sobre los modelos de clasificación. Puede utilizar muchos de los mismos módulos incorporados de Azure ML para los modelos de clasificación que puede utilizar en el modelado de regresión. También aprenderá sobre las métricas para evaluar el desempeño de un modelo de clasificación y sobre la creación de un modelo de máquina de vector de soporte y un modelo de bosque de decisión de dos clases. Por último, el curso le enseña sobre los modelos de aprendizaje sin supervisión. Usted aprenderá cómo funciona el método de clustering diferente y cómo evaluar modelos de clúster. Aprenderá sobre el K-means del modelo de clúster y la agrupación jerárquica. Aprenderá sobre la creación de modelos de clustering en Python y R. Este curso gratuito de Alison será de gran interés para los estudiantes que deseen ampliar sus conocimientos sobre ciencia de datos y el uso de modelos de regresión, clasificación y agrupación.

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Learning Outcomes

Having completed this course you will be able to:


  • Discuss the process of regression modelling and how to improve the model;
  • Describe how to refine a regression model with R;
  • Explain how to refine a regression model with Python;
  • Discuss the process of classification modelling and how to improve the model;
  • List the metrics for evaluating a classification models performance;
  • Describe how to create a support vector machine model and a decision forest model;
  • Discuss the process of creating unsupervised learning models;
  • Explain how to create hierarchical and k-means clustering models in R;
  • Explain how to create hierarchical and k-means clustering models in Python.

Certification

All Alison courses are free to study. To successfully complete a course you must score 80% or higher in each course assessments. Upon successful completion of a course, you can choose to make your achievement formal by purchasing an official Alison Diploma, Certificate or PDF.

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