प्रधान घटक विश्लेषण कोर्स
वास्तविक दुनिया के सांख्यिकी के लिए PCA को मास्टर करें। डेटा को साफ करें और स्केल करें, घटकों का चयन करें, लोडिंग्स की व्याख्या करें, तथा t-SNE/UMAP से तुलना करें। उच्च-विमीय ग्राहक डेटा को स्पष्ट खंडों, तीखी छवियों और मजबूत भविष्यवाणी मॉडलों में बदलें। यह कोर्स डेटा वैज्ञानिकों को कुशल PCA कौशल प्रदान करता है।

4 से 360 घंटे तक लचीला कार्यभार
आपके देश में मान्य प्रमाणपत्र
मैं क्या सीखूँगा?
इस केंद्रित प्रधान घटक विश्लेषण कोर्स के साथ विमीयता में कमी को मास्टर करें। व्यावहारिक डेटा सफाई और पूर्व प्रसंस्करण, स्मार्ट फीचर चयन, और बड़े डेटासेट पर PCA को कुशलतापूर्वक चलाना सीखें। लोडिंग्स की व्याख्या करें, घटकों का आत्मविश्वास से चयन करें, और विभाजन व मॉडलिंग के लिए स्पष्ट विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं। PCA की तुलना t-SNE और UMAP से करें, तथा मजबूत उत्पादन-तैयार पाइपलाइन बनाएं।
Elevify के लाभ
कौशल विकसित करें
- PCA के लिए डेटा को साफ करें और एन्कोड करें: मजबूत स्केलिंग, इम्प्यूटेशन और श्रेणी प्रबंधन।
- स्क्री प्लॉट्स, वेरिएंस और समानांतर विश्लेषण से इष्टतम प्रधान घटकों का चयन करें।
- PCA लोडिंग्स और रोटेशन्स की व्याख्या कर स्पष्ट, व्यवसाय-तैयार कारकों को प्रकट करें।
- स्केलेबल विमीयता में कमी के लिए Python में scikit-learn से PCA लागू करें।
- सही विमीयता विधि चुनने के लिए PCA की t-SNE और UMAP से तुलना करें।
सुझावित सारांश
शुरू करने से पहले, आप अध्याय और कार्यभार बदल सकते हैं। किस अध्याय से शुरू करना है चुनें। अध्याय जोड़ें या हटाएँ। कोर्स का कार्यभार बढ़ाएँ या घटाएँ।हमारे छात्रों की राय
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
Elevify कौन है? यह कैसे काम करता है?
क्या कोर्स में प्रमाणपत्र मिलते हैं?
क्या कोर्स फ्री हैं?
कोर्स का वर्कलोड क्या है?
कोर्स कैसे होते हैं?
कोर्स कैसे काम करते हैं?
कोर्स की अवधि क्या है?
कोर्स की कीमत या शुल्क क्या है?
EAD या ऑनलाइन कोर्स क्या है और यह कैसे काम करता है?
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