[100% OFF] Logistic Regression in R Studio

Chia sẻ link đăng ký vĩnh viễn một khoá học thực hành rất hay về ngôn ngữ lập trình R.

Logistic Regression in R Studio

Logistic regression in R Studio tutorial for beginners. You can do Predictive modeling using R Studio after this course.

6 hours on-demand video
18 articles
29 downloadable resources
Full lifetime access. Source: udemy.com

✅ Xem thêm: Đánh giá tài khoản DataCamp -; Học lập trình R không khó!

Nội dung khoá học “Logistic Regression in R Studio”

12 phần • 77 bài giảng • Tổng thời lượng 6 giờ 16 phút

Hiểu cách diễn giải kết quả của mô hình Hồi quy logistic và chuyển chúng thành thông tin chi tiết hữu ích
Tìm hiểu phân tích phân biệt tuyến tính và kỹ thuật K-Nearest Neighbors trong R studio
Tìm hiểu cách giải quyết vấn đề trong cuộc sống thực bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân loại khác nhau
Phân tích sơ bộ dữ liệu bằng phân tích Univariate trước khi chạy mô hình phân loại
Dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ bằng cách triển khai thuật toán Học máy
Kiến thức chuyên sâu về thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu cho bài toán hồi quy logistic Machine Learning
Khóa học bao gồm một dự án DIY end-to-end để thực hiện những điều bạn học được từ các bài giảng
Biểu diễn dữ liệu bằng đồ thị trong R trước và sau khi phân tích
Cách thực hiện các phép toán thống kê cơ bản trong R

Yêu cầu

Học viên sẽ cần cài đặt phần mềm R và R studio nhưng chúng tôi có bài giảng riêng giúp bạn cài đặt giống nhau

✅ Xem thêm: Python for Machine Learning: The Complete Beginner’s Course | Free

Khoá học “Logistic Regression in R Studio” có gì hay?

Bạn đang tìm kiếm một khóa học hoàn chỉnh về mô hình hóa Phân loại dạy cho bạn mọi thứ bạn cần để tạo mô hình Phân loại trong R, phải không?

Sau khi hoàn thành khóa học Logistic Regression in R Studio này, bạn sẽ có thể :

Xác định vấn đề kinh doanh có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa phân loại của Học máy.
Tạo mô hình mô hình phân loại khác nhau trong R và so sánh hiệu suất của chúng.
Tự tin thực hành, thảo luận và hiểu các khái niệm về Học máy

Khóa học này sẽ giúp bạn như thế nào?

Chứng chỉ hoàn thành có thể xác minh được cấp cho tất cả sinh viên tham gia khóa học cơ bản về Máy học này.

Nếu bạn là một nhà quản lý doanh nghiệp hoặc một nhà điều hành, hoặc một sinh viên muốn tìm hiểu và áp dụng học máy trong các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn một cơ sở vững chắc cho điều đó bằng cách dạy cho bạn các kỹ thuật Phân loại phổ biến nhất của học máy, chẳng hạn như hồi quy logistic, phân tích phân biệt tuyến tính và KNN

Tại sao bạn nên chọn khóa học này?

Khóa học này bao gồm tất cả các bước mà một người nên thực hiện trong khi giải quyết một vấn đề kinh doanh bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân loại.

Hầu hết các khóa học chỉ tập trung vào việc dạy cách chạy phân tích nhưng chúng tôi tin rằng những gì xảy ra trước và sau khi chạy phân tích thậm chí còn quan trọng hơn, tức là trước khi chạy phân tích, điều rất quan trọng là bạn phải có dữ liệu phù hợp và thực hiện một số xử lý trước trên đó. Và sau khi chạy phân tích, bạn sẽ có thể đánh giá mô hình của mình tốt đến mức nào và diễn giải kết quả để có thể thực sự giúp ích cho doanh nghiệp của bạn.

Điều gì khiến chúng tôi đủ điều kiện để dạy bạn?

Khóa học được giảng dạy bởi Abhishek và Pukhraj. Với tư cách là nhà quản lý của công ty tư vấn Global Analytics, chúng tôi đã giúp các doanh nghiệp giải quyết vấn đề kinh doanh của họ bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học và chúng tôi đã sử dụng kinh nghiệm của mình để đưa vào các khía cạnh thực tế của phân tích dữ liệu trong khóa học này

Tải xuống các tệp Thực hành, làm các Câu đố và hoàn thành Bài tập

Với mỗi bài giảng đều có ghi chú của lớp kèm theo để các bạn tiện theo dõi. Bạn cũng có thể làm các câu đố để kiểm tra sự hiểu biết của mình về các khái niệm. Mỗi phần có một bài tập thực hành để bạn triển khai thực tế việc học của mình.

Những gì được đề cập trong khóa học Logistic Regression in R Studio:

Khóa học này hướng dẫn bạn tất cả các bước tạo mô hình Hồi quy tuyến tính, đây là mô hình Học máy phổ biến nhất, để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Dưới đây là nội dung khóa học của khóa học này về Hồi quy tuyến tính:

Phần 1 – Khái niệm cơ bản về thống kê

Phần này được chia thành năm bài giảng khác nhau bắt đầu từ các loại dữ liệu sau đó là các loại thống kê sau đó là biểu diễn đồ họa để mô tả dữ liệu và sau đó là một bài giảng về các phép đo trung tâm như trung vị trung bình và chế độ và cuối cùng là các phép đo phân tán như phạm vi và độ lệch chuẩn

Phần 2 – R cơ bản

Phần này sẽ giúp bạn thiết lập studio R và R trên hệ thống của mình và nó sẽ hướng dẫn bạn cách thực hiện một số thao tác cơ bản trong R.

Phần 3 – Giới thiệu về Học máy

Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu – Học máy nghĩa là gì. Ý nghĩa hoặc các thuật ngữ khác nhau liên quan đến học máy là gì? Bạn sẽ thấy một số ví dụ để bạn hiểu học máy thực sự là gì. Nó cũng bao gồm các bước liên quan đến việc xây dựng một mô hình học máy, không chỉ là mô hình tuyến tính, bất kỳ mô hình học máy nào.

Phần 4 – Xử lý trước dữ liệu

Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu những hành động bạn cần thực hiện từng bước để lấy dữ liệu và sau đó chuẩn bị cho việc phân tích, những bước này rất quan trọng.

Chúng ta bắt đầu với việc hiểu tầm quan trọng của kiến thức kinh doanh, sau đó chúng ta sẽ xem cách thực hiện thăm dò dữ liệu. Chúng tôi học cách thực hiện phân tích đơn biến thể và phân tích hai biến thể, sau đó chúng tôi đề cập đến các chủ đề như xử lý ngoại lệ và giá trị bị thiếu.

Phần 5 – Mô hình phân loại

Phần này bắt đầu với hồi quy Logistic và sau đó bao gồm Phân tích Phân biệt Tuyến tính và K-Nearest Neighbors.

Chúng tôi đã trình bày lý thuyết cơ bản đằng sau mỗi khái niệm mà không quá toán học về nó để bạn hiểu khái niệm đó đến từ đâu và nó quan trọng như thế nào. Nhưng ngay cả khi bạn không hiểu nó, nó sẽ không sao miễn là bạn học cách chạy và giải thích kết quả như được dạy trong các bài giảng thực tế.

Chúng tôi cũng xem xét cách định lượng hiệu suất của các mô hình bằng cách sử dụng ma trận nhầm lẫn, cách các biến phân loại trong tập dữ liệu các biến độc lập được diễn giải trong kết quả, phân tách thử nghiệm và cuối cùng chúng tôi giải thích kết quả như thế nào để tìm ra câu trả lời cho một vấn đề kinh doanh.

Vào cuối khóa học này, sự tự tin của bạn trong việc tạo mô hình phân loại trong R sẽ tăng cao. Bạn sẽ hiểu rõ về cách sử dụng mô hình phân loại để tạo mô hình dự đoán và giải quyết các vấn đề kinh doanh.

————

Dưới đây là danh sách các Câu hỏi thường gặp phổ biến của những sinh viên muốn bắt đầu hành trình Học máy của mình-

Học máy là gì?

Học máy là một lĩnh vực khoa học máy tính cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo dựa trên ý tưởng rằng các hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Tất cả các kỹ thuật phân loại nào được dạy trong khóa học này?

Trong khóa học này, chúng ta học cả kỹ thuật phân loại tham số và phi tham số. Trọng tâm chính sẽ là ba kỹ thuật sau:

Hồi quy logistic
Phân tích phân biệt tuyến tính
K – Những người hàng xóm gần nhất (KNN)

Mất bao nhiêu thời gian để học các kỹ thuật Phân loại của học máy?

Việc phân loại rất dễ dàng nhưng không ai có thể xác định được thời gian học. Nó hoàn toàn phụ thuộc vào bạn. Phương pháp chúng tôi đã áp dụng để giúp bạn học phân loại bắt đầu từ những điều cơ bản và đưa bạn lên cấp độ nâng cao trong vòng vài giờ. Bạn có thể làm theo những điều tương tự, nhưng hãy nhớ rằng bạn không thể học được gì nếu không thực hành nó. Thực hành là cách duy nhất để nhớ bất cứ điều gì bạn đã học. Do đó, chúng tôi cũng đã cung cấp cho bạn một tập dữ liệu khác để làm việc như một dự án phân loại riêng biệt.

Tôi nên làm theo các bước nào để có thể xây dựng mô hình Học máy?

Bạn có thể chia quá trình học tập của mình thành 3 phần:

Thống kê và Xác suất – Thực hiện các kỹ thuật Máy học yêu cầu kiến thức cơ bản về Thống kê và các khái niệm xác suất. Phần thứ hai của khóa học bao gồm phần này.

Hiểu biết về học máy – Phần thứ tư giúp bạn hiểu các thuật ngữ và khái niệm liên quan đến học máy và cung cấp cho bạn các bước cần tuân theo để xây dựng mô hình học máy

Kinh nghiệm lập trình – Một phần quan trọng của học máy là lập trình. Python và R rõ ràng là những người dẫn đầu trong những ngày gần đây. Phần thứ ba sẽ giúp bạn thiết lập môi trường Python và dạy bạn một số thao tác cơ bản. Trong các phần sau, có một video về cách triển khai từng khái niệm được dạy trong bài giảng lý thuyết bằng Python

Hiểu biết về các mô hình – Phần thứ năm và thứ sáu bao gồm Các mô hình phân loại và với mỗi bài giảng lý thuyết có một bài giảng thực hành tương ứng, nơi chúng tôi thực sự chạy từng truy vấn với bạn.

Tại sao sử dụng R cho Học máy?

Hiểu R là một trong những kỹ năng quý giá cần thiết cho sự nghiệp trong lĩnh vực Máy học. Dưới đây là một số lý do tại sao bạn nên học Máy học trong R

Đây là một ngôn ngữ phổ biến cho Học máy tại các công ty công nghệ hàng đầu. Hầu như tất cả họ đều thuê các nhà khoa học dữ liệu sử dụng R. Ví dụ, Facebook sử dụng R để thực hiện phân tích hành vi với dữ liệu bài đăng của người dùng. Google sử dụng R để đánh giá hiệu quả của quảng cáo và đưa ra các dự báo kinh tế. Và nhân tiện, không chỉ các công ty công nghệ: R được sử dụng tại các công ty phân tích và tư vấn, ngân hàng và các tổ chức tài chính khác, các tổ chức học thuật và phòng thí nghiệm nghiên cứu, và rất nhiều nơi khác mà dữ liệu cần được phân tích và hình dung.
Học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu được cho là dễ dàng hơn trong R. R có một lợi thế lớn: nó được thiết kế đặc biệt với tính năng thao tác và phân tích dữ liệu.
Gói tuyệt vời làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn. Bởi vì R được thiết kế với mục đích phân tích thống kê, nó có một hệ sinh thái tuyệt vời gồm các gói và các tài nguyên khác rất tốt cho khoa học dữ liệu.
Cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu và thống kê đang phát triển mạnh mẽ. Khi lĩnh vực khoa học dữ liệu bùng nổ, R đã bùng nổ cùng với nó, trở thành một trong những ngôn ngữ phát triển nhanh nhất trên thế giới (theo đo lường của StackOverflow). Điều đó có nghĩa là bạn có thể dễ dàng tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi và hướng dẫn cộng đồng khi bạn làm việc theo cách của mình thông qua các dự án trong R.
Đặt một công cụ khác vào bộ công cụ của bạn. Không một ngôn ngữ nào trở thành công cụ phù hợp cho mọi công việc. Thêm R vào danh mục của bạn sẽ làm cho một số dự án dễ dàng hơn – và tất nhiên, nó cũng sẽ khiến bạn trở thành một nhân viên linh hoạt và có tính thị trường hơn khi bạn đang tìm kiếm công việc trong ngành khoa học dữ liệu.

Sự khác biệt giữa Khai thác dữ liệu, Học máy và Học sâu là gì?

Nói một cách đơn giản, học máy và khai thác dữ liệu sử dụng các thuật toán và kỹ thuật giống như khai thác dữ liệu, ngoại trừ các loại dự đoán khác nhau. Trong khi khai thác dữ liệu phát hiện ra các mẫu và kiến thức chưa biết trước đây, học máy tái tạo các mẫu và kiến thức đã biết — và tiếp tục tự động áp dụng thông tin đó vào dữ liệu, ra quyết định và hành động.

Mặt khác, học sâu sử dụng sức mạnh tính toán tiên tiến và các loại mạng nơ-ron đặc biệt và áp dụng chúng vào một lượng lớn dữ liệu để học, hiểu và xác định các mẫu phức tạp. Dịch ngôn ngữ tự động và chẩn đoán y tế là những ví dụ về học sâu.