Logistic Regression for Classification
About#
เรียนรู้ Logistic Regression ง่ายๆ สไตล์ DataRockie เน้นเข้าใจทฤษฎีและได้ลงมือทำจริงด้วยตัวเองบน Google Sheets เมื่อเรียนจบผู้เรียนจะเข้าใจ Model แบบ Intuitive
- เข้าใจ Key concept และภาพรวมการนำ Model ไปประยุกต์ใช้
- เรียนรู้ทฤษฎีพื้นฐานของ Logistic Regression เช่น
- Sigmoid function
- Model evaluation (การวัดผล Model) และ Metrics ต่างๆ ของ Logistic Regression model
- Maximum Likelihood
- สอนวิธีทำเป็น Step ทำตามได้ง่าย ผู้เรียนจะได้ลงมือทำจริงด้วยข้อมูลตัวอย่างบน Google Sheets ของตนเองควบคู่ไปกับเครื่องมือ XLminer Analysis Toolpak
- สอนการใช้งาน XLminer Analysis Toolpak เพื่อสร้าง Logistic Regression
- การเขียนสมการ Logistic
- การทำนายด้วย Logistic Regression
- การเรียนรู้วิธีคำนวณ Metrics หรือตัววัดผลของ Model โดยผู้เรียนจะได้ลงมือคำนวณด้วยตัวเอง ทำให้เข้าใจโดยไม่ต้องท่องจำที่มาอีกต่อไป
- แทรก Tips & Tricks โดยผู้สอนที่มีประสบการณ์ทำงานจริง พร้อมแหล่งเรียนรู้เพื่อให้ผู้เรียนไปศึกษาเพิ่มเติมได้เอง
- มี Todo ให้ฝึกทำระหว่างบทเรียน ก่อนจบคอร์สมีการบ้านให้ฝึกทำเพื่อทบทวนเนื้อหาที่เรียนทั้งหมด
- เรียนออนไลน์ได้ไม่จำกัดเวลา มีข้อสงสัยสามารถพูดคุย/ถามผู้สอนได้ที่เพจ DataRockie
Detail#
- Level: Beginner
- Chapters: 9
- Hours: 1.5
- Quizzes: 7
- Clips: 9
- Certification: ได้รับเมื่อเรียนจบทุกคอร์สในซีรีย์ Basic ML Crash Course
- 100% online: เรียนบน Interactive learning platform
Prerequisites#
- Machine Learning with BigQuery ML
- Google Sheets
Instructor#
Kasidis Satangmongkol (Toy): แอดมินเพจ DataRockie | Data Analyst & Market Researcher
Syllabus#
- Intro to Logistic Regression (10 mins)
- Key Concept
- Quiz
- 📚 Course Materials (5 mins)
- When to use Logistic Regression? (20 mins)
- Quiz
- Little Math of Sigmoid (10 mins)
- Quiz
- Prediction (10 mins)
- Quiz
- Model Evaluation (10 mins)
- Confusion Matrix
- Quiz
- Divorce Happiness Model Accuracy
- Quiz
- Confusion Matrix
- Draft NBA Player (10 mins)
- Homework Solution
- Quiz
- (Optional) Maximum Likelihood (10 mins)
- Congratulations (5 mins)