Phân loại cơ bản trong học máy giám sát

Lớp học này cung cấp một con đường rõ ràng, dựa trên văn bản cho bất cứ ai muốn hiểu cách hoạt động của mô hình dự đoán và cách áp dụng nó vào dữ liệu phân loại thế giới thực. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu dữ liệu thô sang xây dựng các mô hình phức tạp có thể nhóm thông tin với độ chính xác. Bằng cách học cách giải thích các chỉ số lỗi và tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để phát triển các dự đoán đáng tin cậy để đưa ra những nhận thức có thể hành động. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các nguyên tắc cốt lõi của việc học có giám sát và kết quả phân loại - Apply foundational algorithms like Logistic Regression and Decision Trees - Đánh giá thành công của mô hình sử dụng độ chính xác, nhớ lại, và F1-điểm số metrics - Thực hiện các kỹ thuật xác minh mạnh mẽ như k-fold cross-validation - Giải quyết các thách thức dữ liệu phức tạp bao gồm sự mất cân bằng lớp và tính năng - Luyện tập các luồng công việc hiện đại để chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và thử nghiệm Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và nền tảng lý thuyết trước khi hướng dẫn bạn qua logic của các thuật toán phân loại khác nhau và các bước thực tế để đo lường thành công của chúng. Bạn sẽ đọc qua các giải thích chi tiết và áp dụng kiến thức của bạn thông qua các bài tập viết được thiết kế để tăng cường hiểu biết của bạn về đường ống mô hình. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu với khoa học dữ liệu và mô hình dự đoán; không cần kinh nghiệm trước đó với học máy. Bắt đầu xây dựng nền tảng của bạn trong phân tích dự đoáin ngay hôm nay.