Машинное обучение (Machine Learning) на языке R с нуля

0/5 ·
Создан: 20 мая 2020 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Язык R остаётся одним из главных инструментов для анализа данных и статистических вычислений, позволяя внедрять алгоритмы машинного обучения в бизнес-задачи. Внутри разбираются практические методы прогнозирования и классификации — от базовой линейной регрессии до работы с методами ансамблирования данных и кластеризации. Вы научитесь программно реализовывать популярные алгоритмы, такие как случайный лес, SVM и kNN, на реальных наборах данных. Материал подойдет начинающим аналитикам и всем, кто хочет автоматизировать работу с информацией с помощью специализированного математического языка программирования. Финальный результат — способность самостоятельно проектировать модели машинного обучения на R для решения прикладных задач анализа данных.

0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

Q
Можно купить
86 ₽ 600 ₽ −86%

Quantitative Trading Analysis with R

Diego Fernandez
А
Можно купить
316 ₽ 670 ₽ −53%

Анализ данных в Python & Pandas: наука о бизнес-данных

М
Можно купить
80 ₽ 700 ₽ −89%

Машинное обучение на Python. Метод линейной регрессии

Udemy
R для начинающих: программирование на R с нуля Можно купить
200 ₽ 910 ₽ −78%

R для начинающих: программирование на R с нуля

Udemy
П
Можно купить
132 ₽ 1 100 ₽ −88%

Полный Python Developer: с нуля до мастера

Andrei Neagoie
Алгоритмы для разработчиков. Часть 3 из 4 Можно купить
358 ₽ 10 400 ₽ −97%

Алгоритмы для разработчиков. Часть 3 из 4

Яндекс Практикум