深度学习:神经网络和启发式R课程

自信地使用R构建预测性的机器学习和深度学习模型，以解决业务问题，本课程涵盖了神经网络和深度学习的主要方面。如果您参加了本课程，您就可以不必再参加其他课程或购买基于R的数据科学书籍。在这个大数据时代，全球各地的公司都使用R来筛选他们手头的大量信息。通过在R中精通神经网络和深度学习，您可以为您的公司赢得竞争优势，并将您的职业提升到下一个水平。您正在寻找一门完整的机器学习和深度学习课程，可以帮助您在深度学习，R领域开启一个蓬勃发展的职业吗？您找到了正确的深度学习课程！完成本课程后，您将能够：自信地使用R构建预测性的机器学习和深度学习模型，以解决业务问题并创建业务策略回答机器学习，深度学习，R相关的面试问题参与并在线数据分析和数据科学竞赛中表现如Kaggle竞赛学习如何使用深度学习技术解决现实生活中的问题深度学习模型，如回归，启发式等了解统计学基础和深度学习概念如何在R中进行基本统计运算和运行ML模型深入了解数据收集和数据预处理，以解决机器学习问题如何将业务问题转化为机器学习问题

MP4 |视频:h264，1920×1080 |音频:AAC，44.1 KHz
语言:英语|大小:3.9 GB |时长:6小时10分钟

你将学到什么
学习如何使用深度学习技术解决现实生活中的问题
学习深度学习模型，如回归，启发式等
了解统计学基础和深度学习概念
如何在R中进行基本统计运算和运行ML模型

要求
希望精通数据科学R＆R Studio环境的人
任何有先前接触过监督学习等常见机器学习概念的人

本课程适用于从事数据科学职业的人，开始数据之旅的职业人士，需要更多实践经验的统计学家

课程目录：
第一部分:深度学习:带R的神经网络

第1讲回顾数据集

第2课创建数据框架

第3讲生成输出

第4讲运行神经网络代码

第5讲导入数据集

第6讲隐藏层1的神经网络图

第7讲MLP的语法和命令

第8讲运行代码

第9讲数据帧的测试

第10讲预测结果

第11讲创建R文件夹

第12讲生成输出图

第13讲测试和预测输出

第2部分:深度学习:使用R的启发式

第14讲课程内容

第15讲创建数据框架

第16讲生成描述性

第17讲生成描述性内容(续)

第18讲设置目录和环境

第19讲分配变量

第20讲语法和命令第1部分

第21讲语法和命令第2部分

第22讲语法和命令第3部分

第23讲设置目录和环境-加密货币

第24讲斯皮尔曼技术

第25讲生成线图

第26讲生成散点图

第27讲生成多重散点图

第28讲理解回归建模理论

第29讲实现线性回归建模

第30讲语法和命令

第31讲生成散点图-能源部门

第32讲多重散点图

第33讲创建数据框架-金融市场

第34讲理解倍数

第35讲在R中实现多元回归模型

第36讲绘制拟合线

第37讲图形框架中的多重散点图