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Data Analytics-Introdução ao Machine Learning-Revista
Entenda o aprendizado de máquina e seu uso em analítica de dados com esta introdução gratuita online para o curso de aprendizado de máquina.
Description
Este curso de análise de dados online irá obtê-lo em velocidade com aprendizado e dados supervisionados, aprendizagem não supervisionada e dados, e aprendizagem reforçada. Você também ganhará uma compreensão sólida de níveis de regressão linear e de confiança. Você será mostrado como utilizar o Excel para realizar uma Múltipla Regressão, e será guiado através das fórmulas mais importantes de maneira clara e passo a passo para que não haja espaço para confusão ou erro.
Próxima você aprenderá os conceitos de regularização e como evitar programas de analítica de dados ajustados ao longo da prova. Em seguida, você será apresentado a seleções de subconjunto e será mostrado como distinguir entre R & sup2 e ajuste R & sup2. Até o final do curso, você terá um entendimento claro da abordagem K-NN em analítica de dados e quando esta abordagem deve ser usada.
Se você está querendo ser um profissional trabalhando nas áreas de análise de dados ou ciência de dados ou se você simplesmente gostaria de aprender mais sobre os métodos utilizados no aprendizado de máquina, não repasse esse curso de análise de dados. O curso também será útil para os estudantes que se interessam pela ciência da computação e gostaria de saber mais sobre analítica de dados. Então, confira o curso agora e fique à frente de seus pares!
Modules
Introdução ao Machine Learning
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Introdução ao Machine Learning Learning Outvem
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Introdução ao Machine Learning
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Aprendizado supervisionado
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Aprendizado Não Supersupervisionado
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Introdução ao Sumário de Lição de Machine Learning
Introdução à Regressão
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Introdução aos Resultados de Aprendiz de Regressão
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Regressão Ordinária de Menos Squares
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Regressão simples e Múltipla em Excel e Matlab
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Encolhimento regularization_Coeficiente
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Abordagens Modelagem de Dados e Abordagens Modeladoras Algorítmicas
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Introdução ao Resumo da Regressão Lição
Avaliação do curso
Learning Outcomes
Tendo concluído este curso você será capaz de:
- Definir a diferença entre o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado e o aprendizado reforçado
- Explicar o que é regressão linear é
- Descrever quando a regularização pode ser usada
- Distinguir entre dados supervisionados e não supervisionados
- Definir o que o nível de confiança é
- Explicar como usar o Excel para realizar uma Múltipla Regressão
- Explicar seleções de subconjunto
- Distinguir entre R ² e ajuste R ²
- Descrever a abordagem K-NN
Certification
"Todos os cursos da Alison são gratuitos para estudar. Para completar com sucesso um curso, você deve marcar 80% ou mais em cada avaliação do curso. Após a conclusão bem-sucedida de um curso",Você pode optar por tornar a sua conquista formal comprando um Diploma , Certificado ou PDF da Alison.
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