Data Science - Modelli di regressione e clustering

Questo corso inizia discutendo il processo di modellazione della regressione e come migliorarlo. Imparerai come perfezionare un modello di regressione con R e Python e studierai la convalida incrociata, incluso come può aiutarti con i tuoi dati. Questo corso ti insegnerà anche come usare i moduli integrati di Azure ML, i parametri di scansione e le funzionalità di permutazione. Imparerai anche i passaggi necessari per la convalida incrociata di un

Studierai quindi il processo di modellazione della classificazione e come migliorare il modello. Proprio come i modelli di regressione, è possibile utilizzare il modulo Evaluate Model e il modulo sweep parameters nella modellazione di classificazione. Con questo corso, imparerai le metriche per valutare le prestazioni di un modello di classificazione e come creare un modello di macchina vettoriale di supporto e un modello di foresta decisionale. Imparerai anche che la preparazione dei dati (data munging) è il processo che richiede più tempo di un progetto di Data Science, che è un processo

Amplia le tue conoscenze nella scienza dei dati e nell'uso di modelli di regressione, classificazione e clustering con questo corso online di Alison. Per completare con successo questo corso, è necessaria una conoscenza di base della matematica, inclusa l'algebra lineare e una certa esperienza di programmazione in R o Python. Si consiglia inoltre di completare prima i corsi «Introduzione alla scienza dei dati», «Lavorare con i dati» e «Visualizzazione dei dati ed esplorazione dei modelli». Hai finito con loro? Allora inizia questo corso oggi!