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Clustering and Classification with Machine Learning in R

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Clustering and Classification with Machine Learning in R

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Ce que vous apprendrez

  • Perform basic data pre-processing and wrangling in R Studio.

  • Implement and analyze unsupervised clustering techniques, such as K-means clustering.

  • Implement supervised learning techniques and classification methods, such as Random Forests.

  • Utilize dimensional reduction techniques (PCA) and feature selection.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : R
  • Catégorie : CSV
  • Catégorie : Classification
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Clustering

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août 2024

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Il y a 10 modules dans ce cours

In this module, we will introduce the course, outlining the fundamental concepts of clustering and classification in machine learning. We will also guide you through the installation and setup of R and R Studio, ensuring you are prepared to dive into the practical aspects of the course.

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In this module, we will explore the different methods to import data into R from various sources. You will learn to read data from CSV and Excel files, unzipped folders, online CSVs, Google Sheets, HTML tables, and databases, setting the foundation for data manipulation and analysis.

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In this module, we will delve into data cleaning and preprocessing, ensuring your data is ready for analysis. You will learn to summarize and explore data using the dplyr package and create visualizations with ggplot2. Additionally, we'll cover methods to evaluate associations between variables and test for correlation.

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In this module, we will explore the differences between machine learning and traditional statistical analysis, providing a theoretical overview of machine learning. You will gain a foundational understanding of machine learning concepts and their relevance to data science.

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2 vidéos1 devoir

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In this module, we will focus on feature selection techniques to identify the most relevant predictors for your models. You will learn to remove correlated variables and use methods like LASSO regression, FSelector, and Boruta analysis to select important features, enhancing your model's performance.

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In this module, we will delve into classification techniques in supervised learning. You will learn to implement logistic regression, Decision Trees, Random Forests, and Support Vector Machines (SVM). We will also cover methods to evaluate classification accuracy and understand variable importance in your models.

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In this module, we will provide additional lectures focusing on advanced clustering methods. You will learn about Fuzzy C-Means Clustering, understanding its theoretical underpinnings and practical applications in R, further enhancing your clustering analysis skills.

Inclus

1 vidéo2 devoirs

Instructeur

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