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Data Science Corso - Regressione e Raggruppamento modelli | Alison

Data Science
Gratuito
Imparare come creare modelli di regressione, i modelli di classificazione e modelli di cluster in Azzurro ML, R e Python.
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  • Durata

    2-3 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Descrizione

Risultato

Certificazione

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Description

In questa libera online ovviamente Data Science - Regressione, classificazione e modelli di cluster si apprenderà circa tre diversi tipi di modelli: i modelli di regressione, i modelli di classificazione e modelli di clustering. Sarà anche imparare ognuno di questi modelli possono essere creati in Azzurro ML, R e Python.

Il corso inizia con l'introduzione di modelli di regressione. Imparerai a ciò che la modellazione di regressione è e sui passi che puoi prendere per migliorare i modelli. Il corso insegna di convalida - croce e come possa aiutarti con i dati. Imparerai sull'utilizzo dei moduli integrati di Azure ML parametri di controllo e funzioni permutazione.

Avanti, si apprenderà a modelli di classificazione. È possibile utilizzare molti stessi moduli integrati Azzurro ML per i modelli di classificazione che si possono utilizzare in modelli di regressione. Sarà anche imparare sulle metriche per valutare le prestazioni di un modello di classificazione, e sulla creazione di un modello macchina vettore di supporto e un modello foresta decisione divisa.

Infine, il corso insegna di modelli di apprendimento non supervisionato. Imparerai come funziona il metodo di raggruppamento diverso e su come valutare i modelli cluster. Imparerai sul modello di cluster K - medie e raggruppamento gerarchico. Imparerai a creare modelli di cluster in Python e R.

Questo libero Alison ovviamente sarà di grande interesse per i discenti che vogliono espandere la loro conoscenza di scienza dei dati e l'utilizzo di regressione, classificazione e modelli di raggruppamento.

Perquisites: Per completare questa rotta correttamente occorre una conoscenza di base della matematica, incluso l'algebra lineare. Inoltre, alcune esperienze di programmazione, idealmente in R o Python, è scontato e sarà necessario avere completato Introduzione precedenti corsi "a Data Science ',' Data Science - Lavorare con Data ', e' Data Science - Visualizzazione dati e modelli Esplorazione".

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