Машинное обучение (Machine Learning) на языке R с нуля

Видеозаписи лекций без обратной связи и участия преподавателя. Вы получите доступ к материалам сразу после оплаты.

Чему вы научитесь

– Программировать на языке R
– Применять алгоритмы машинного обучения
– Линейная регрессия (Linear Regression)
– Логистическая регрессия (Logistic Regression)
– Дерево решений (Decision Tree)
– Случайный лес (Random Forest)
– Метод опорных векторов (Support Vector Machine)
– Метод k-ближайших соседей (kNN)
– Метод k-средних (k-means clustering)

Требования

– Наличие ПК
– Желание учиться
– Базовые знания математики и статистики

Описание

Этот курс создан для тех, кто хочет принять активное участие в четвертой промышленной революции.

За прошедшее десятилетие машинное обучение подарило человечеству беспилотные автомобили, системы распознавания речи и многое другое. Машинное обучение настолько распространено, что вы, вероятно, используете его десятки раз в день, даже не зная об этом.

Чему вы научитесь, пройдя этот курс? Вы научитесь применять самые распространенные алгоритмы машинного обучения на языке программирования R, являющимся лидером среди инструментов для работы с данными.

Для кого этот курс:

– Этот курс предназначен для тех, кто интересуется машинным обучением
– Для тех, кто хочет начать карьеру в Data Science

Материалы курса

Знакомство с R

– Введение в R
– Как скачать R и RStudio
– Hello, world!
– Простые манипуляции в R
– Классы объектов, функции и пакеты в R

Машинное обучение (Machine Learning)

– Машинное обучение

Регрессия (Regression)

– Простая линейная регрессия – Введение
– Простая линейная регрессия в R
– Простая линейная регрессия – Результаты
– Множественная линейная регрессия – Введение
– Множественная линейная регрессия в R
– Множественная линейная регрессия – Результаты
– Условия применения линейной регрессии

Классификация (Classification)

– Классификация Данные
– Оценка классификационных моделей
– Логистическая регрессия – Введение
– Логистическая регрессия в R
– Дерево решений – Введение
– Дерево решений в R
– Случайный лес – Введение
– Случайный лес в R
– Метод опорных векторов – Введение
– Метод опорных векторов в R
– Метод k-ближайших соседей – Введение
– Метод k-ближайших со

Кластеризация (Clustering)

– Метод k-средних – Введение
– Метод k-средних – Данные
– Метод k-средних в R

Бонус

– Данные для дополнительной практики