使用 R Studio 完成機器學習 - ML for 2023

Contents

R 程式語言中的線性和邏輯迴歸、決策樹、XGBoost、SVM 和其他 ML 模型 – R studio

從這 12 小時的課程，你會學到

了解如何使用機器學習技術解決現實生活中的問題
機器學習模型，例如線性迴歸、邏輯迴歸、KNN 等。
先進的機器學習模型，例如決策樹、XGBoost、隨機森林、SVM 等。
了解統計學基礎知識與機器學習概念
如何在 R 中進行基本統計操作並運行 ML 模型
深入了解機器學習問題的資料收集和資料預處理
如何將業務問題轉化為機器學習問題

要求

學生需要安裝 R 和 R studio 軟體，但我們有單獨的講座來幫助您安裝相同的軟體

課程說明

您正在尋找一門完整的機器學習課程，可以幫助您在資料科學、機器學習、R 和預測建模領域開啟蓬勃發展的職業生涯，對吧？

您找到了合適的機器學習課程！

完成本課程後，您將能夠：

使用 R 自信地建立預測機器學習模型來解決業務問題並制定業務策略
回答機器學習相關面試問題
參加線上資料分析比賽並表現出色，例如 Kaggle 比賽

查看下面的目錄，了解您將要學習的所有機器學習模型。

本課程將如何幫助您？

所有參加機器學習基礎課程的學生都會獲得可驗證的結業證書。

如果您是業務經理或高管，或者想要學習機器學習、R 和預測建模並將其應用於現實世界的業務問題的學生，本課程將教您最流行的技術，為您打下堅實的基礎機器學習、R 和預測建模。

為什麼要選擇這門課？

本課程涵蓋了透過線性迴歸解決業務問題時應採取的所有步驟。本課程將讓您深入了解使用 R 的機器學習和預測建模技術。

大多數課程只專注於教授如何運行分析，但我們相信運行分析之前和之後發生的事情甚至更重要，即在運行分析之前，擁有正確的數據並對其進行一些預處理非常重要。運行分析後，您應該能夠判斷您的模型有多好，並解釋結果以真正幫助您的業務。

是什麼讓我們有資格教您？

該課程由 Abhishek 和 Pukhraj 教授。作為全球分析顧問公司的經理，我們使用 R、Python 的機器學習技術來幫助企業解決業務問題，並且我們利用我們的經驗將資料分析的實際方面納入本課程。

我們也是一些最受歡迎的線上課程的創建者 – 擁有超過 150,000 名註冊者和數千條 5 星級評論，如下所示：

“這非常好，我喜歡這樣一個事實：外行人都能理解給出的所有解釋。” – Joshua

”感謝作者的精彩課程。你是最棒的，這門課值得任何代價。“ – Daisy

我們保證

教學學生是我們的工作，我們致力於此。如果您對課程內容、機器學習、R、預測建模、練習表或與任何主題相關的任何內容有任何疑問，您可以隨時在課程中發布問題或直接向我們發送訊息。

下載練習檔、參加測驗並完成作業

每堂課都附有課堂筆記供您遵循。您也可以參加測驗來檢查您對機器學習、R 和預測建模概念的理解。每個部分都包含一個練習作業，供您實際實施機器學習、R 和預測建模方面的學習。

以下是想要開始機器學習之旅的學生的常見常見問題清單 –

什麼是機器學習？

機器學習是電腦科學的一個領域，它賦予電腦無需明確編程的學習能力。它是人工智慧的一個分支，其理念是系統可以從數據中學習、識別模式並以最少的人為幹預做出決策。

為了建立機器學習模型，我應該遵循哪些步驟？

您可以將學習過程分為三個部分：

統計和機率 – 實施機器學習技術需要統計和機率概念的基礎知識。課程的第二部分涵蓋了這一部分。

了解機器學習 – 第四部分可協助您了解與機器學習相關的術語和概念，並為您提供建立機器學習模型所需遵循的步驟

程式設計經驗－機器學習的一個重要部分是程式設計。最近幾天，Python 和 R 顯然脫穎而出成為領導者。第三部分將協助您建立Python環境並教您一些基本操作。在後面的部分中，有一個影片介紹如何用 Python 實現理論講座中教授的每個概念

模型的理解 – 第五和第六部分涵蓋分類模型，每個理論講座都會有相應的實踐講座，我們將與您一起實際運行每個查詢。

為什麼要使用 R 進行機器學習？

了解 R 是機器學習職業所需的寶貴技能之一。以下是您應該學習 R 機器學習的一些原因

它是頂尖科技公司機器學習的流行語言。幾乎所有這些公司都聘請了使用 R 的資料科學家。例如，Facebook 使用 R 對用戶貼文資料進行行為分析。 Google 使用 R 來評估廣告成效並進行經濟預測。順便說一句，不僅僅是科技公司：分析和諮詢公司、銀行和其他金融機構、學術機構和研究實驗室以及幾乎所有其他需要分析和視覺化數據的地方都在使用 R。
在 R 中學習資料科學基礎知識可以說比在 Python 中更容易。 R 有一個很大的優勢：它是專門為資料操作和分析而設計的。
令人驚嘆的套件，讓您的生活更輕鬆。與 Python 相比，R 在設計時就考慮到了統計分析，它擁有一個由軟體包和其他資源組成的奇妙生態系統，非常適合資料科學。
強大且不斷壯大的資料科學家和統計學家社群。隨著資料科學領域的爆炸性成長，R 和 Python 的使用也隨之爆炸性成長，成為世界上成長最快的語言之一（以 StackOverflow 衡量）。這意味著當您在 R 中完成專案時，可以輕鬆找到問題的答案和社區指導。
將另一個工具放入您的工具箱中。沒有一種語言能夠成為適合每項工作的工具。與 Python 一樣，將 R 添加到您的技能中將使某些專案變得更容易，當然，當您在資料科學領域尋找工作時，它也會使您成為更靈活、更適合市場的員工。

與 Python 相比，使用 R 的主要優點是什麼？

與Python相比，R擁有更高的使用者基礎和最多數量的可用統計套件( packages )和程式庫( libraries )。儘管 Python 幾乎擁有分析師所需的所有功能，但 R 卻戰勝了 Python。
R 是基於函數的語言，而 Python 是物件導向的語言。如果您具有純粹的統計背景，並且不打算在模型產品化時接管主要的軟體工程任務，那麼 R 是比 Python 更簡單的選擇。
R 比 Python 有更多內建的資料分析功能，而 Python 則依賴套件
Python 有用於資料分析任務的主要套件，R 有更大的小套件生態系統
人們普遍認為 R 的圖形功能比 Python 更好
一般來說，R 比 Python 有更多的統計支持

資料探勘、機器學習和深度學習有什麼區別？

簡而言之，機器學習和資料探勘使用與資料探勘相同的演算法和技術，只是預測的類型有所不同。資料探勘發現以前未知的模式和知識，而機器學習則重現已知的模式和知識，並進一步自動將此資訊應用於資料、決策和行動。

另一方面，深度學習使用先進的運算能力和特殊類型的神經網絡，並將其應用於大量數據來學習、理解和識別複雜的模式。自動語言翻譯和醫療診斷是深度學習的例子。

目標受眾

從事數據科學事業的人
工作專業人士開始他們的數據之旅
統計學家需要更多實務經驗

講師簡介

Start-Tech Academy 3,000,000+ 註冊 | 4+ 評級 | 160多個國家

Start-Tech Academy 是一家以技術為基礎的分析教育公司，旨在將分析公司和感興趣的學習者聚集在一起。我們一流的培訓內容以及實習和專案機會可幫助學生開啟他們的分析之旅。

由 Abhishek Bansal 和 Pukhraj Parikh 創立。

作為分析諮詢公司的專案經理，Pukhraj 在分析工具和軟件方面擁有多年經驗。他精通 MS 辦公套件、雲端運算、SQL、Tableau、SAS、Google Analytics 和 Python。

Abhishek 在轉向機器學習和人工智慧等學習和教學技術之前，曾在一家領先的電信公司擔任採集流程負責人。

字幕：英文

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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