این چالش شما را راهنمایی میکند تا تأثیر همخطی چندگانه را بر روی مدلهای رگرسیون خطی درک کنید و آنها را با ضریب تورم واریانس (VIF) برای تشخیص آشنا میکند.
یاد بگیرید که چگونه یک مدل رگرسیون لجستیک برای یک چالش در دنیای واقعی ایجاد کنید، با تاکید بر دقت پیشبینی.
این چالش شما را راهنمایی میکند تا تأثیر همخطی چندگانه را بر روی مدلهای رگرسیون خطی درک کنید و آنها را با ضریب تورم واریانس (VIF) برای تشخیص آشنا میکند.
این چالش شما را راهنمایی میکند تا تأثیر همخطی چندگانه را بر روی مدلهای رگرسیون خطی درک کنید و آنها را با ضریب تورم واریانس (VIF) برای تشخیص آشنا میکند.
در مورد پیچیدگی های حاشیه نویسی داده ها برای یادگیری ماشین بینش دریافت کنید.
درباره مخازن داده، دریافت داده ها، راه حل های انبار داده و موارد دیگر برای آماده شدن برای گواهینامه AWS Certified Machine Learning – Specialty (MLS-C01) بیاموزید.
با نحوه ساخت برنامه های پردازش زبان طبیعی (NLP) با ترانسفورماتورهای از پیش آموزش دیده در Hugging Face، پلتفرم محبوب یادگیری ماشینی آشنا شوید.
با ترانسفورماتورهای از پیش آموزش دیده در Hugging Face، پلتفرم محبوب برای برنامههای پردازش زبان طبیعی (NLP) راهاندازی کنید.
یاد بگیرید که چگونه پردازش زبان طبیعی را در داده های بالینی و زیست پزشکی اعمال کنید.
کاوش در مورد چگونگی ایجاد پیش بینی های قدرتمند و دقیق با زبان آموزان گروه، یکی از رایج ترین کلاس های الگوریتم های یادگیری ماشین.