Introduction to Regression Models: Training and Evaluation (bằng tiếng Anh).

Dự đoán các giá trị số—như giá nhà, xu hướng thị trường, hoặc giá trị cuộc sống của khách hàng—là một nhiệm vụ cơ bản trong khoa học dữ liệu. Hiểu cách xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy là bước đầu tiên cần thiết để thành thạo học máy. Trong khóa học này, bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu đến tự tin đào tạo và xác nhận các thuật toán dự đoán của riêng bạn. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu của bạn, huấn luyện các mô hình hồi quy khác nhau, và đánh giá kỹ năng của họ bằng cách sử dụng các chỉ số đánh giá tiêu chuẩn. Bạn sẽ học: Hiểu các khái niệm và thuật ngữ hồi quy cơ bản, bao gồm các biến phụ thuộc và độc lập. Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu số bằng thư viện Python hiện đại. Luyện tập các mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến để xác định các mô thức và đưa ra dự đoán chính xác. Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính như Mean Squared Error và R-squared. Ứng dụng các kỹ thuật xác minh chéo để đảm bảo các mô hình của bạn khái quát tốt cho dữ liệu chưa thấy. Giải thích hệ số mô hình và tầm quan trọng của tính năng để giải thích dự đoán của bạn. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá nền tảng khái niệm cốt lõi và thuật ngữ chính trước khi lặn vào việc chuẩn bị dữ liệu. Từ đó, bạn sẽ tiến hành huấn luyện các mô hình cơ bản, đánh giá độ chính xác của chúng, và áp dụng các kỹ thuật xác minh để tối ưu hóa hiệu suất. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu tham vọng, nhà phát triển phần mềm, và người mới bắt đầu muốn bắt đầu hành trình của họ trong học máy. Không cần kinh nghiệm trước với mô hình dự đoán, và chỉ cần quen thuộc cơ bản với Python là được khuyến nghị. Bắt đầu đọc hôm nay để nắm vững các nguyên tắc cốt lõi của hồi quy và bắt đầu xây dựng mô hình dự đoán của riêng bạn.