Chia Sẻ Khóa Học Machine Learning Cơ Bản - Xây Dựng Mô Hình Hồi Quy Trong Python [Khóa 9521 A]
12 tháng 4 2019
/
No Comments
Khóa học này dạy cho bạn tất cả các bước để tạo mô hình hồi quy tuyến tính, là mô hình Machine Learning phổ biến nhất, để giải quyết các vấn đề về kinh doanh.
Các nội dung chính:
- + Tìm hiểu cách giải quyết vấn đề thực tế bằng cách sử dụng kỹ thuật hồi quy tuyến tính.
- + Phân tích sơ bộ dữ liệu bằng Univariate và Bivariate analysis trước khi chạy hồi quy tuyến tính.
- + Dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ bằng cách triển khai thuật toán Machine Learning đơn giản nhất.
- + Hiểu cách diễn giải kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính và chuyển chúng thành cái nhìn sâu sắc có thể hành động.
- + Hiểu biết cơ bản về thống kê và khái niệm về Machine Learning.
- + Kiến thức sâu sắc về thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu cho bài toán Hồi quy tuyến tính Machine Learning.
- + Tìm hiểu các biến thể nâng cao của phương pháp OLS của hồi quy tuyến tính.
- + Khóa học chứa một dự án DIY từ đầu đến cuối để thực hiện việc học của bạn từ các bài giảng.
- + Làm thế nào để chuyển đổi vấn đề kinh doanh thành vấn đề Máy học hồi quy tuyến tính.
- + Thống kê cơ bản sử dụng thư viện Numpy trong Python.
- + Biểu diễn dữ liệu bằng thư viện Seaborn trong Python.
- + Kỹ thuật hồi quy tuyến tính của Machine Learning bằng thư viện Scikit Learn và Statsmodel của Python.
Các bạn cũng có thể xem chi tiết hơn về khóa học này và nếu có điều kiện có thể mua khóa học ủng hộ tác giả tại đây: Machine Learning Basics: Building Regression Model in Python.
LINK TẢI KHÓA HỌC (EngSub):
Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.
