Dữ liệu liên quan tới Alcyonium tại Wikispecies

Hiểu cách chuẩn bị dữ liệu và chọn thuật toán đúng là cần thiết cho bất cứ ai bước vào lĩnh vực khoa học dữ kiện. Chương trình này cung cấp một giới thiệu có cấu trúc về kỹ thuật xử lý dữ lượng cốt lõi và mô hình học máy cơ bản. Bạn sẽ có một nền tảng thực tế trong việc biến các tập dữ liệu thô thành những cái nhìn sâu sắc có thể thực hiện thông qua kỹ thuật đặc điểm hiệu quả và xây dựng mô hình đáng tin cậy. Bạn có thể học: Hiểu các thuật ngữ khoa học dữ kiện cốt lõi và các bước luồng công việc cơ bản. Sạch, xử lý trước, và xử lí các giá trị thiếu trong các tập data thô. Thực hiện kỹ thuật đặc điểm, chọn đặc điểm và thu nhỏ dữ liệu. Ứng dụng các thuật toán cơ bản bao gồm mô hình tuyến tính, cây quyết định, và k-nearest neighbors. Hợp nhất các mô hình bằng cách sử dụng các phương pháp đơn giản để tăng hiệu suất. Đánh giá độ chính xác của mô hình sử dụng phép đo xác thực tiêu chuẩn. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ chính và các khái niệm cơ bản trước khi tiến tới việc dọn dẹp dữ liệu thực tế và các thuật toán học theo giám sát cổ điển. Bạn sẽ đọc các lời giải thích chi tiết và nghiên cứu các đoạn mã thực tế để xây dựng trực giác phân tích mạnh mẽ. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu và các nhà phân tích cấp thấp muốn có một nền tảng vững chắc trong khoa học dữ liệu mà không cần có nền toán học cao cấp. Bắt đầu đọc ngay hôm nay và xây dựng bộ công cụ khoa học data của bạn từng bước một.