機械学習AZ：データサイエンスにおける実用的なPythonとR-MOOC- Udemy 確認済みのリスティング

機械学習の分野に興味がありますか？ それならこのコースはあなたのためです！ このコースは、XNUMX人のプロのデータサイエンティストによって設計されたもので、知識を共有し、複雑な理論、アルゴリズム、コーディングライブラリを簡単に学ぶことができます。

機械学習の世界を一歩一歩ご案内します。

各チュートリアルでは、新しいスキルを開発し、データサイエンスのこの挑戦的でありながら儲かるサブフィールドの理解を深めます。

このコースは楽しくてエキサイティングですが、同時に機械学習についても掘り下げます。

パート1-データ前処理パート2-回帰：単純線形回帰、多重線形回帰、多項式回帰、SVR、ディシジョンツリー回帰、ランダムフォレスト回帰パート3-分類：ロジスティック回帰、K -NN、SVM、カーネルSVM、ナイーブベイ、ディシジョンツリー分類、ランダムフォレスト分類パート4-クラスタリング：K-Means、階層型クラスタリングパート5-アソシエーションルール学習：アプリオリ、エクラパート6-強化による学習：信頼上限、トンプソンサンプリングパート7-自然言語処理：NLPのBag-of-Wordsモデルアルゴリズムパート8-ディープラーニング：人工ニューラルネットワーク、回帰ニューラルネットワークパート9-次元削減：PCA、LDA、コアPCパート10-モデルの選択と強化：k-fold cross -検証、パラメーター調整、グリッド検索、XGBoostまた、cu rsoには、実際の例に基づいた実践的な演習が満載です。

したがって、理論を学ぶだけでなく、独自のモデルを構築する練習もできます。

また、ボーナスとして、このコースには、ダウンロードして独自のプロジェクトで使用できるPythonおよびRcodeテンプレートが含まれています。

メジャーアップデート（2020年0月）：XGBOOSTやCATBOOSTを含む、TENSORFLOW.XNUMXトップグラジエントブースティングモデルにエンコードされた最新のEEP学習をすべてコード化します。