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Scienze dati - Modelli di Regressione e Clustering - Revised

Imparare a creare modelli di regressione, modelli di classificazione e modelli di clustering in Azure ML, R e Python.

Data Science
Gratuito
Imparare a creare modelli di regressione, modelli di classificazione e modelli di clustering in Azure ML, R e Python.
  • Durata

    2-3 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Descrizione

Risultato

Certificazione

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Description

Con questo corso online, Data science and Machine Learning Business building Machine Learning Modelli, si impareranno circa tre diversi tipi di modelli di regressione, classificazione e clustering. Si imparerà su come ognuno di questi modelli può essere creato in Azure ML, R e Python.

Il corso con la reintroduzione alla regressione, dove si imparerà quale sia la modellizzazione regressiva. Imparerai i passi che puoi prendere per migliorare i tuoi modelli. Imparerai informazioni su Cross - validation è e come può aiutarti con i tuoi dati. Si imparerà ad utilizzare i parametri incorporati i moduli integrati Azure MLs, e l'importanza della funzione Permutazione.

Nel secondo modulo, si imparerà la modellizzazione della classificazione, come il processo è simile a quello della regressione. Si imparerà che è possibile utilizzare molti dei moduli incorporati di Azure ML in classificazione che si potrebbero utilizzare nella modellazione regressiva. Si impareranno le metriche per la valutazione delle prestazioni dei modelli di classificazione. You

L'ultimo modulo ti insegnerà dei modelli di apprendimento non supervisionati. Si imparerà sui modelli di cluster K - medie e cluster gerarchici. Si imparerà come funziona ogni metodo di clustering e su come valutare i modelli di cluster. Si imparerà a creare modelli di clustering in Python e R.

Questo corso gratuito di Alison sarebbe di grande interesse per chi vuole imparare ed espandere le proprie conoscenze sulla scienza dei dati.

Perquisita: Per completare questo corso con successo, è necessario avere una conoscenza di base della matematica, compresa l'algebra lineare. Inoltre, si ipotizza un'esperienza di programmazione, idealmente in R o Python, e sarà necessario aver completato il corso precedente Data Science and Machine Learning Essentials Introduction to Data Science, Working with Data and Visualizzando data and Exploring Models

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Learning Outcomes

Al completamento con esito positivo di questo corso il discente sarà in grado di:


  • Discutere il processo di modellizzazione regressiva e come migliorare il modello
  • Identificare come ridefinire un modello di regressione con R
  • Identificare come rifinire un modello di regressione con Python
  • Discutere il processo di modellizzazione della classificazione e come migliorare il modello
  • Riconoscimento delle metriche per la valutazione di una prestazione dei modelli di classificazione
  • Outline come creare un modello di macchina vettore di supporto e un modello di foresta decisionale
  • Discutendo il processo di creazione di modelli di apprendimento non supervisionati
  • Riconoscimento come creare modelli gerarchici e k - medie di clustering in R
  • Riconoscimento come creare modelli gerarchici e k - medie di clustering in Python

Certification

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