प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट विश्लेषण कोर्स
वास्तविक विश्वको तथ्याङ्कका लागि PCA मा निपुणता हासिल गर्नुहोस्। डाटा सफा र स्केल गर्नुहोस्, कम्पोनेन्टहरू छान्नुहोस्, लोडिङहरू व्याख्या गर्नुहोस्, र t-SNE/UMAP सँग तुलना गर्नुहोस्। उच्च आयामी ग्राहक डाटालाई स्पष्ट विभाजनहरू, तीक्ष्ण दृश्यहरू, र बलियो पूर्वानुमान मोडेलहरूमा परिणत गर्नुहोस्। यो कोर्सले डाटा वैज्ञानिकहरूलाई ठूला डाटासेटहरूमा कुशलतापूर्वक PCA लागू गर्न आवश्यक व्यावहारिक सीपहरू प्रदान गर्दछ।
४ देखि ३६० घण्टासम्मको लचिलो कार्यभार
तपाईंको देशमा मान्य प्रमाणपत्र
म के सिक्नेछु?
यो केन्द्रित प्रिन्सिपल कम्पोनेन्ट विश्लेषण कोर्ससँग आयामता न्यूनीकरणमा निपुणता हासिल गर्नुहोस्। व्यावहारिक डाटा सफाई र पूर्वप्रशोधन, स्मार्ट फिचर चयन, र ठूला डाटासेटहरूमा PCA कुशलतापूर्वक चलाउने कुरा सिक्नुहोस्। लोडिङहरू व्याख्या गर्नुहोस्, कम्पोनेन्टहरू आत्मविश्वासका साथ छान्नुहोस्, र विभाजन तथा मोडलिङका लागि स्पष्ट दृश्यहरू सिर्जना गर्नुहोस्। PCA लाई t-SNE र UMAP सँग तुलना गर्नुहोस्, र बलियो, उत्पादन तयार पाइपलाइनहरू निर्माण गर्नुहोस्।
Elevify का फाइदाहरू
सीप विकास गर्नुहोस्
- PCA का लागि डाटा सफा र एन्कोड गर्नुहोस्: बलियो स्केलिङ, इम्पुटेसन, र श्रेणी ह्यान्डलिङ।
- स्क्रि प्लटहरू, भेरियन्ट, र समानान्तर विश्लेषण प्रयोग गरी इष्टतम प्रिन्सिपल कम्पोनेन्टहरू छान्नुहोस्।
- व्यवसाय तयार कारकहरू प्रकट गर्न PCA लोडिङहरू र रोटेसनहरू व्याख्या गर्नुहोस्।
- स्केलेबल आयामता न्यूनीकरणका लागि scikit-learn सहित Python मा PCA लागू गर्नुहोस्।
- सही आयामता विधि छान्न PCA लाई t-SNE र UMAP सँग तुलना गर्नुहोस्।
सुझाव गरिएको संक्षेप
सुरु गर्नु अघि, तपाईं अध्याय र कार्यभार परिवर्तन गर्न सक्नुहुन्छ। कुन अध्यायबाट सुरु गर्ने चयन गर्नुहोस्। अध्याय थप्नुहोस् वा हटाउनुहोस्। पाठ्यक्रमको कार्यभार बढाउनुहोस् वा घटाउनुहोस्।हाम्रो विद्यार्थीहरूले के भन्छन्
प्रश्नोत्तर
Elevify को हो? यो कसरी काम गर्छ?
के पाठ्यक्रमहरूमा प्रमाणपत्रहरू छन्?
के पाठ्यक्रमहरू निःशुल्क छन्?
पाठ्यक्रमको कार्यभार के हो?
पाठ्यक्रमहरू कस्ता छन्?
पाठ्यक्रमहरू कसरी काम गर्छन्?
पाठ्यक्रमहरूको अवधि के हो?
पाठ्यक्रमहरूको लागत वा मूल्य के हो?
EAD वा अनलाइन पाठ्यक्रम के हो र यो कसरी काम गर्छ?
PDF पाठ्यक्रम