คอร์สการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA)
เชี่ยวชาญ PCA สำหรับสถิติในโลกจริง ทำความสะอาดและปรับสเกลข้อมูล เลือกองค์ประกอบ ตีความ loadings และเปรียบเทียบกับ t-SNE/UMAP เปลี่ยนข้อมูลลูกค้าหลายมิติให้เป็นกลุ่มชัดเจน กราฟิกคมชัด และโมเดลทำนายที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น คอร์สนี้ครอบคลุมทุกขั้นตอนตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการนำไปใช้จริง
ภาระงานที่ยืดหยุ่นตั้งแต่ 4 ถึง 360 ชั่วโมง
ใบรับรองที่ถูกต้องในประเทศของคุณ
ฉันจะเรียนรู้อะไร?
เชี่ยวชาญการลดมิติข้อมูลด้วยคอร์สการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักที่เน้นปฏิบัติจริง เรียนรู้การทำความสะอาดและเตรียมข้อมูล การเลือกฟีเจอร์อย่างชาญฉลาด การรัน PCA บนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ตีความ loadings เลือกองค์ประกอบได้มั่นใจ สร้างการแสดงผลข้อมูลชัดเจนสำหรับการแบ่งกลุ่มและโมเดล เปรียบเทียบ PCA กับ t-SNE และ UMAP สร้าง pipeline ที่พร้อมใช้งานจริง
ข้อดีของ Elevify
พัฒนาทักษะ
- ทำความสะอาดและเข้ารหัสข้อมูลสำหรับ PCA: การปรับสเกลแข็งแกร่ง การเติมค่า และจัดการหมวดหมู่
- เลือกองค์ประกอบหลักที่เหมาะสมด้วย scree plot ความแปรปรวน และการวิเคราะห์ขนาน
- ตีความ loadings และ rotations ของ PCA เพื่อเผยปัจจัยที่ชัดเจนพร้อมใช้งานธุรกิจ
- นำ PCA ไปใช้ใน Python ด้วย scikit-learn สำหรับลดมิติอย่างรวดเร็วและขยายขนาดได้
- เปรียบเทียบ PCA กับ t-SNE และ UMAP เพื่อเลือกวิธีลดมิติที่เหมาะสม
สรุปที่แนะนำ
ก่อนเริ่มต้น คุณสามารถเปลี่ยนบทและภาระงาน เลือกบทที่ต้องการเริ่มต้น เพิ่มหรือลบบท เพิ่มหรือลดภาระงานของหลักสูตร.สิ่งที่นักเรียนของเราพูด
คำถามที่พบบ่อย
Elevify คืออะไร? มันทำงานอย่างไร?
หลักสูตรมีใบรับรองหรือไม่?
หลักสูตรฟรีหรือไม่?
ชั่วโมงการทำงานของหลักสูตรคืออะไร?
หลักสูตรเป็นอย่างไร?
หลักสูตรทำงานอย่างไร?
ระยะเวลาของหลักสูตรคืออะไร?
ค่าใช้จ่ายหรือราคาของหลักสูตรคืออะไร?
EAD หรือหลักสูตรออนไลน์คืออะไรและทำงานอย่างไร?
หลักสูตร PDF