Machine Learning Basics: Building a Regression model in R

[Vasquez]

Machine Learning Basics: Building a Regression model in R
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 44100 Hz, 2ch | 2.75 GB
Duration: 6 hours | Genre: eLearning Video | Language: English

El uso de la regresión Lineal en la solución de problemas empresariales y dominar los conceptos básicos de aprendizaje automático, la regresión Lineal en R

Aprende a resolver problemas reales mediante la regresión Lineal technique

¿por Qué utilizar R para datos, Machine Learning?
La comprensión de R es una de las más valiosas habilidades que Aprenden para la carrera en el coche. A continuación algunas razones de por qué vale la pena aprender, Machine learning in R
1. Es un popular lenguaje de Máquina de Aprendizaje en el top-tech-empresas. Casi todos ellos alquilan los datos científicos, r., Facebook, por ejemplo, usar, hacer, el Año, el análisis del comportamiento de los usuarios publicar las estadísticas. Google utiliza para la evaluación de la R, la eficacia de la publicidad y hacer previsiones económicas. Y, por cierto, no es sólo un técnico de la empresa: R-análisis se utiliza para el análisis y la consultoría de empresas, de bancos y de otras instituciones financieras, instituciones académicas y de investigación de los trabajos, y casi en ninguna parte y la visualización de datos.
2. Descubre el data science de la base, probablemente, más fácil de R. R tiene una gran ventaja: se ha diseñado específicamente con los datos de la manipulación y análisis de la mente.
3. Excelentes paquetes que harán su vida más fácil. Debido a que R ha sido desarrollado especialmente para el análisis estadístico en la mente, esto es fantástico ecosistema de paquetes y otros recursos, la ampliación de los datos para el estudio.
4. Estable, el desarrollo de la comunidad de data scientists y estadísticos. Como en el área de data science explotó el Año estalló con él, se convierte en uno de los más dinámicos de las lenguas del mundo (medido de StackOverflow). Esto significa que es fácil de encontrar respuestas a las preguntas de la comunidad y de la orientación, como usted trabaja su manera a través de proyectos en el año
5. Para decirlo de otra herramienta a una serie de herramientas. Ningún idioma es la herramienta adecuada para cada trabajo. La recarga de R en su repertorio algunos de los proyectos más fácil y naturalmente, también es más flexible y competir personal, si usted está buscando un trabajo en los datos de la ciencia.
¿Cuál es la diferencia entre el Data Mining (minería de datos, Machine Learning, Deep Learning?
En pocas palabras, machine learning y data mining utilizan los mismos algoritmos y cambiar métodos, tales como data mining, excepto tipos de pronósticos. En ese momento, cuando data-mining descubierto anteriormente desconocidas patrones y de conocimientos, aprendizaje de máquina reproduce conocidos ejemplos y conocimientos-y encendido funciona automáticamente, que la información, datos, decisiones y acciones.
La profundidad de la enseñanza, por otro lado, utiliza la avanzada de la potencia de procesamiento y clases especiales de las redes neuronales y su aplicación para grandes volúmenes de datos, aprender a comprender y reconocer un patrón complejo. La traducción automática y el diagnóstico médico ejemplos de un estudio en profundidad.
Lo que es especial en este curso?
El curso Hacemos creado en base a los tres pilares del aprendizaje:
el Conocimiento (la ciencia)
(práctica),
el resultado de la Auto-retroalimentación)
se Sabe que el
, Tenemos una serie de precisos y exhaustivos que es una película para aprender todo de regresión asociados las habilidades necesarias en su carrera profesional.

Ofrecemos también complementar con Ejercicios para aprender de video conferencias. Estos ejercicios cuidadosamente diseñado para seguir investigando los conceptos y ayudar en la realización del concepto a la práctica en el lugar de trabajo.
Comentarios
Comprobar, si usted sabe, no tengo ni idea de ejecutar el código y el análisis de los resultados. Haga preguntas en el debate, si se enfrentan a cualquier dificultad.
Los autores de este curso, que en pocos años empresarial de la experiencia, y, por lo tanto, tienen los curadores de material didáctico, teniendo en cuenta los requisitos de análisis de regresión en el mundo empresarial actual.
Para quién es este curso está dirigido a:
la gente que hace carrera en la ciencia de datos
por los profesionales en los inicios de sus datos sobre el viaje en
estadísticos necesita más experiencia
Que interesante, asistente de regresión Lineal-desde el principiante hasta el nivel avanzado en el menor tiempo posible

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