R By Coding School 2023中的完全监督机器学习模型

出版日期：2023年6月

MP4|视频：h2641280x720|音频：AAC，44.1 KHz

语言：英语|尺寸：7.12 GB |持续时间：13小时54米

学习每个模型背后的直觉和数学及其在R编程语言中的实现

你将学到什么

学习R中的完全监督机器学习模型

学习每个机器学习模型背后的数学

了解每个模型的直觉

学习为特定问题选择最佳的机器学习模型

要求

任何编程语言的基础都是必需的

描述

在本课程中，您将学习用R编程语言实现的所有类型的监督机器学习模型。每个模型背后的数学都非常重要。没有它，你永远无法成为一名优秀的数据科学家。这就是为什么，我在每个模型的直觉部分介绍了每个模型背后的数学。用R实现的方式是这样的，这样你不仅可以学习如何用R编程语言实现特定的模型，还可以学习如何构建实时模型，并找到模型的准确率，这样你就可以很容易地在特定问题上测试不同的模型，找到准确率，然后选择准确率最高的一个。数据部分在训练任何机器学习模型中都非常重要。如果数据包含无用的实体，它将降低机器学习模型的精度水平。我们已经介绍了如何制作高质量的数据集和删除无用的实体的许多技术，以便我们可以获得高质量和可靠的机器学习模型。所有这些都是在本课程中完成的。因此，通过学习本课程，您将感觉自己掌握了用R编程语言实现的所有类型的监督机器学习模型。我期待着在课程中见到您。。最好的

概述

第一节：R工作室的介绍和设立

第1讲课程简介

第二讲什么是机器学习

讲座3设置IDE

第4讲课程数据集

第2节：简单线性回归统计-直觉部分

第五讲简单线性回归统计学1

第六讲简单线性回归统计学2

第7讲简单线性回归统计学3

第8讲简单线性回归的数据集

第3节：R中的简单线性回归-实现部分

第9讲R中的简单线性回归第1部分

第10讲R中的简单线性回归第2部分

第11讲R中的简单线性回归第3部分

第12讲R中的简单线性回归第4部分

第13讲R中的简单线性回归第5部分

第14讲R中的简单线性回归第6部分

第4节：多元线性回归统计-直觉部分

第15讲多元线性回归统计学1

第16讲多元线性回归统计学2

第17讲多元线性回归统计学3

第18讲多元线性回归统计学4

第19讲多元线性回归统计学5

第20讲多元线性回归统计学6

第21讲多元线性回归模型的数据集

第5节：R中的多元线性回归——实现部分

第22讲R中的多元线性回归（上）

第23讲R中的多元线性回归第2部分

第24讲R中的多元线性回归第3部分

第25讲R中的多元线性回归第4部分

第26讲R中的多元线性回归第5部分

第27讲R中的多元线性回归第6部分

第28讲R中的多元线性回归第7部分

第6节：多项式回归统计-直觉部分

第29讲多项式回归统计

第30讲多项式回归模型的数据集

第7节：R实现部分中的多项式回归

第31讲R中的多项式回归第1部分

第32讲R中的多项式回归第2部分

第33讲R中的多项式回归第3部分

第34讲R中的多项式回归第4部分

第35讲R中的多项式回归第5部分

第8节：岭回归统计-直觉部分

第36讲岭回归统计1

第37讲岭回归统计学2

第38讲岭回归模型的数据集

第9节：R中的岭回归-实现部分

第39讲R中的岭回归（上）

第40讲R中的岭回归第2部分

第41讲R中的岭回归第3部分

第42讲R中的岭回归第4部分

第10节：拉索回归统计-直觉部分

第43讲拉索回归统计

第44讲拉索回归模型的数据集

第11节：R中的Lasso回归-实现部分

第45讲R中的拉索回归第1部分

第46讲R中的拉索回归第2部分

第47讲R中的拉索回归第3部分

第48讲R中的拉索回归第4部分

第12节：弹性网回归统计-直觉部分

第49讲弹性网回归统计

第50讲弹性网络回归模型的数据集

第13节：R实现中的弹性网络回归

链接：https://pan.baidu.com/s/15R8oCQe95eFLNrijBzBQkw

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