R ile Pratik İstatistiksel Öğrenme

Verilerden anlamlı paternler çıkarmanın nasıl yapılacağını anlamak modern veri biliminin temel taşıdır. Bu ders, teoriyi pratik R koduna çevirerek istatistiksel öğrenmenin temel kavramlarına rehberlik eder. İstatistiksel modeller seçme, eğitme ve değerlendirme becerisine sahip bir acemiden güvenilir bir pratisyene geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve adım adım kod örnekleri yoluyla, hem klasik regression tekniklerini hem de modern makine öğrenme algoritmalarını gerçek dünya analitik zorluklarını çözmek için nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Denetimli ve denetimsiz istatistiksel öğrenmenin temel ilkelerini anlamak. - R kullanarak doğrusal ve doğrusal olmayan gerileme modelleri oluşturun ve değerlendirin. - Sonuçları tahmin etmek için lojistik gerileme ve karar ağaçları da dahil olmak üzere sınıflandırma teknikleri uygulayın. - Model performansını değerlendirmek için karşılıklı onaylama gibi modern yeniden örnekleme yöntemleri uygulayın. - Temiz, tekrarlanabilir veri analizi için tidyverse ve tidymodels çalışma akışlarını kullanın. - Grubun oluşturulması ve ana bileşen analizi gibi denetlenmemiş öğrenme yöntemlerini keşfedin. Kurs, pratik uygulamaya geçmeden önce temel terminoloji ve istatistiksel modelleme arkasındaki matematiksel sezgi ile başlar. Yazılı kod yürüyüşleri ve anlayışınızı pekiştirmek için tasarlanmış pratik egzersizler yoluyla çeşitli modelleme tekniklerini keşfedeceksiniz. Bu kurs, önceden ileri matematik eğitimine ihtiyaç duymadan istatistiksel modellemede sağlam bir temel isteyen umut verici veri bilimcileri, analistler ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. R kullanarak verilerinizin öngörü gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.