R語言機器學習模型評估
你將收獲
- 機器學習基礎(chǔ)：學員將學習機器學習的基本概念和常用算法，包括線性回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機等，并了解它們在實際問題中的應用場景。
- R語言機器學習實踐：學員將學習如何使用R語言進行機器學習建模，包括數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練和調(diào)優(yōu)等方面的實踐技巧。
- 模型性能評估與優(yōu)化：學員將學習如何評估機器學習模型的性能指標，如準確率、召回率、F1值等，并學習如何通過調(diào)整模型參數(shù)和優(yōu)化策略來提升模型的性能。
- 實際案例分析：學員將通過實際案例分析，應用所學知識解決真實的機器學習問題，提升實際問題解決能力和數(shù)據(jù)分析思維。
- 團隊合作與項目管理：學員將通過團隊項目和合作，培養(yǎng)團隊合作和項目管理能力，提升在實際機器學習項目中的綜合能力。
課程介紹
在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域，機器學習模型評估是至關(guān)重要的步驟，它可以幫助我們了解模型的性能和預測能力。本課程《R語言機器學習模型評估：從理論到實踐的全方位解析》將帶您深入了解如何使用R語言進行機器學習模型的評估，幫助您掌握模型評估的方法和技巧。課程將涵蓋機器學習模型評估的基本概念、評估指標以及R語言的實現(xiàn)方法。我們將從理論層面介紹評估指標的原理，如準確率、召回率、F1分數(shù)等，并解釋它們在模型評估中的應用。同時，課程還將通過實戰(zhàn)案例，介紹如何使用R語言進行模型評估的實踐操作，包括模型的交叉驗證、性能度量、特征選擇等方面的內(nèi)容。此外，本課程還將深入探討各種常見機器學習模型的評估，如分類模型、回歸模型、聚類模型等。通過實際案例的分析和比較，您將了解不同模型在不同場景下的性能表現(xiàn)，以及如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的模型。
適合人群
- 數(shù)據(jù)科學家：希望掌握R語言在機器學習模型評估中的應用，提高模型預測的準確性和可靠性
- 數(shù)據(jù)分析師：希望了解如何評估機器學習模型的性能，以便為業(yè)務(wù)決策提供更有力的支持。
- 相關(guān)專業(yè)學生：對機器學習和R語言感興趣，希望深入了解模型評估的理論和實踐。
- 機器學習愛好者：希望通過學習模型評估，進一步提高自己在機器學習領(lǐng)域的技能和知識。
講師介紹
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曾就職于平安人壽擔任資深數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?，目前供職于世界百強企業(yè)，負責數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)化運營、金融科技、創(chuàng)新規(guī)劃等項目及前沿研究。有13年的數(shù)據(jù)挖掘與分享相關(guān)工作的經(jīng)驗；曾經(jīng)從事過電商、電購、電力、游戲、金融和物流等行業(yè)，熟悉不同行業(yè)的數(shù)據(jù)特點。R語言資、python資深玩家，熟練掌握深度學習Tensorflow2框架，有豐富的大數(shù)據(jù)挖掘和可視化實戰(zhàn)經(jīng)驗。2017-2023年微軟MVP。《中國現(xiàn)場統(tǒng)計研究會大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分會》第一屆理事。 歷屆中國R語言大會特邀演講嘉賓。 書籍著作：《R語言與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)實踐之美：31位大數(shù)據(jù)專家的方法、技術(shù)與思想》《R語言游戲數(shù)據(jù)分析與挖掘》、《Keras深度學習：入門、實戰(zhàn)與進階》、《R語言數(shù)據(jù)分析與挖掘（微課）》和深度學習從入門到精通：基于keras（微課版）》
課程大綱
共0節(jié) 時長0分鐘
全部收起
1、組合算法
共7節(jié) | 59分鐘
2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
共2節(jié) | 18分鐘
3、支持向量機
共2節(jié) | 33分鐘
4、模型評估
共5節(jié) | 1小時4分鐘
購課須知
課程有效期：
自購買課程之日起 365 天，部分參與營銷活動產(chǎn)品以活動規(guī)則為準，請同學在有效期內(nèi)學習、觀看課程。
上課模式：
課程采取錄播模式，請注意自學課無班級微信群、班主任帶班及助教批改服務(wù)。
注：自學課不支持退款，確保你是真的需要再進行報名，報完名之后還請認真學習。
