Klassifikationsmodelle für Einsteiger

Klassifikation ist die Grundfertigkeit, die für die Lösung von prädiktiven Problemen erforderlich ist, die von der Spam-Erkennung bis zur medizinischen Diagnose reichen. Dieser Kurs bietet eine vollständige, praktische Einführung in die Kernkonzepte und -techniken, die bei der überwachten maschinellen Lernklassifizierung verwendet werden. Sie erwerben das praktische Wissen, um die am häufigsten verwendeten Klassifikationsmodelle zu implementieren, zu bewerten und zu interpretieren. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernterminologie, Anwendungsfälle und die Unterscheidung zwischen binären und Mehrklassen-Klassifikationsaufgaben. * Implementieren von grundlegenden linearen und nicht-linearen Algorithmen, einschließlich Logistic Regression und K-Nearest Neighbors. * Meister wesentlichen Modellevaluation Metriken, einschließlich der Verwirrung Matrix, Präzision, Recall, und F1-Score-Analyse. * Anwenden von erweiterten Ensemblemethoden, wie z. B. Random Forests, um die Modellleistung und Robustheit zu verbessern. * Üben Sie wichtige Datenvorbereitungstechniken wie Feature-Skalierung, Kodieren kategorialer Daten und Adressieren von Dataset-Ungleichgewichten. Der Kurs beginnt mit der Definition des theoretischen Rahmens der Klassifikation, bevor die praktische Implementierung verschiedener Modelle und die detaillierte Bewertung ihrer Leistung anhand von Standardmetriken erfolgt. Dieses Programm ist für absolute Anfänger ohne vorherige Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens konzipiert und erfordert nur grundlegende Programmierkenntnisse, um den Codebeispielen zu folgen. Beginnen Sie Ihre Reise in die prädiktive Modellierung und erstellen Sie noch heute Ihre ersten effektiven Klassifizierungsmodelle.