Vous cherchez un complet Cours de modélisation de la classification qui vous apprend tout ce dont vous avez besoin pour créer un modèle de classification en R, non?

Vous avez trouvé le bon cours de modélisation de classification couvrant la régression logistique, LDA et kNN dans R studio!

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Après avoir terminé ce cours, vous pourrez:

· Identifier le problème commercial qui peut être résolu en utilisant les techniques de modélisation de la classification de l’apprentissage automatique.

· Créer différents modèles de modélisation de classification dans R et comparer leurs performances.

· Pratiquer, discuter et comprendre les concepts de Machine Learning en toute confiance

Comment ce cours vous aidera-t-il?

UNE Certificat d’achèvement vérifiable est présenté à tous les étudiants qui suivent ce cours de base sur l’apprentissage automatique.

Si vous êtes un chef d’entreprise ou un cadre, ou un étudiant qui souhaite apprendre et appliquer le machine learning dans les problèmes réels du monde des affaires, ce cours vous donnera une base solide pour cela en vous enseignant les techniques de classification les plus populaires du machine learning, tels que la régression logistique, l’analyse discriminante linéaire et KNN

QUE APPRENDREZ-VOUS DANS CE COURS:

• Comprendre comment interpréter le résultat du modèle de régression logistique et les traduire en informations exploitables
• Apprenez l’analyse discriminante linéaire et la technique K-Nearest Neighbors dans R studio
• Apprenez à résoudre des problèmes réels en utilisant les différentes techniques de classification
• Analyse préliminaire des données à l’aide de l’analyse univariée avant d’exécuter le modèle de classification
• Prédire les résultats futurs sur la base des données passées en mettant en œuvre l’algorithme d’apprentissage automatique
• Connaissance approfondie de la collecte et du prétraitement des données pour le problème de régression logistique de l’apprentissage automatique
• Le cours contient un projet de bricolage de bout en bout pour mettre en œuvre vos enseignements des conférences
• Représentation graphique des données dans R avant et après analyse
• Comment faire des opérations statistiques de base dans R

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