R语言机器学习模型评估
¥199.9
你将收获
- 机器学习基础：学员将学习机器学习的基本概念和常用算法，包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等，并了解它们在实际问题中的应用场景。
- R语言机器学习实践：学员将学习如何使用R语言进行机器学习建模，包括数据预处理、特征工程、模型训练和调优等方面的实践技巧。
- 模型性能评估与优化：学员将学习如何评估机器学习模型的性能指标，如准确率、召回率、F1值等，并学习如何通过调整模型参数和优化策略来提升模型的性能。
- 实际案例分析：学员将通过实际案例分析，应用所学知识解决真实的机器学习问题，提升实际问题解决能力和数据分析思维。
- 团队合作与项目管理：学员将通过团队项目和合作，培养团队合作和项目管理能力，提升在实际机器学习项目中的综合能力。
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课程介绍
在数据科学领域，机器学习模型评估是至关重要的步骤，它可以帮助我们了解模型的性能和预测能力。本课程《R语言机器学习模型评估：从理论到实践的全方位解析》将带您深入了解如何使用R语言进行机器学习模型的评估，帮助您掌握模型评估的方法和技巧。课程将涵盖机器学习模型评估的基本概念、评估指标以及R语言的实现方法。我们将从理论层面介绍评估指标的原理，如准确率、召回率、F1分数等，并解释它们在模型评估中的应用。同时，课程还将通过实战案例，介绍如何使用R语言进行模型评估的实践操作，包括模型的交叉验证、性能度量、特征选择等方面的内容。此外，本课程还将深入探讨各种常见机器学习模型的评估，如分类模型、回归模型、聚类模型等。通过实际案例的分析和比较，您将了解不同模型在不同场景下的性能表现，以及如何根据业务需求选择合适的模型。
适合人群
- 数据科学家：希望掌握R语言在机器学习模型评估中的应用，提高模型预测的准确性和可靠性
- 数据分析师：希望了解如何评估机器学习模型的性能，以便为业务决策提供更有力的支持。
- 相关专业学生：对机器学习和R语言感兴趣，希望深入了解模型评估的理论和实践。
- 机器学习爱好者：希望通过学习模型评估，进一步提高自己在机器学习领域的技能和知识。
讲师介绍
曾就职于平安人寿担任资深数据挖掘专家，目前供职于世界百强企业，负责数据中台、数据化运营、金融科技、创新规划等项目及前沿研究。有13年的数据挖掘与分享相关工作的经验；曾经从事过电商、电购、电力、游戏、金融和物流等行业，熟悉不同行业的数据特点。R语言资、python资深玩家，熟练掌握深度学习Tensorflow2框架，有丰富的大数据挖掘和可视化实战经验。2017-2023年微软MVP。《中国现场统计研究会大数据统计分会》第一届理事。 历届中国R语言大会特邀演讲嘉宾。 书籍著作：《R语言与数据挖掘》、《数据实践之美：31位大数据专家的方法、技术与思想》《R语言游戏数据分析与挖掘》、《Keras深度学习：入门、实战与进阶》、《R语言数据分析与挖掘（微课）》和深度学习从入门到精通：基于keras（微课版）》
课程大纲
共0节 时长0分钟
1、组合算法
共7节 | 59分钟
2、人工神经网络
共2节 | 18分钟
3、支持向量机
共2节 | 33分钟
4、模型评估
共5节 | 1小时4分钟
购课须知
课程有效期：
自购买课程之日起 365 天，部分参与营销活动产品以活动规则为准，请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式：
课程采取录播模式，请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注：自学课不支持退款，确保你是真的需要再进行报名，报完名之后还请认真学习。