Курсовая работа по машинному обучению

Проект потребует от вас анализа одного или нескольких наборов данных реального мира. Анализ будет состоять из трех частей:

В первой части вам будут предоставлены данные, собранные от разных людей по нескольким переменным. Цель будет заключаться в использовании неконтролируемых методов(unsupervised learning) обучения, таких как анализ основных компонентов(Principal Component Analysis) или кластерный анализ(Cluster Analysis), для обобщения информации в данных с помощью соответствующих таблиц и/или графиков.

Во второй части вам будет представлена задача регрессии. Цель состояла бы в том, чтобы сравнить различные модели и методы для их оценки, чтобы обеспечить содержательную интерпретацию и конкурентоспособные прогнозные показатели. Последнее должно быть оценено с помощью соответствующих экспериментов, основанных на обучающих(training) и тестовых(test) наборах данных. В дополнение к линейной регрессии можно использовать древовидные(Tree based) методы, нелинейные(Non-linear) модели или другие подходящие методы, если вы считаете, что они могут улучшить результат.

Наконец, в третьей части вам будет дана задача классификации(classification problem). Анализ будет содержать аналогичные шаги со второй частью, но вы должны быть в состоянии интерпретировать выходные данные разных моделей и сравнивать их прогностические характеристики, принимая во внимание, что переменная ответа будет двоичной. В дополнение к соответствующему регрессионному или дискриминантному анализу можно использовать методы на основе дерева, нелинейные модели или другие подходящие методы, если вы считаете, что они будут работать лучше.

Во всех трех вышеприведенных частях результаты этих методов должны быть описаны нетехническим языком, ориентированным на людей с минимальным количественным опытом.

Результаты проекта должны быть представлены в виде 10-страничной статьи в формате А4 со шрифтами Arial (не Arial narrow) размером не менее 11. Все поля страницы должны быть не менее 2 см. Ограничение в 10 страниц включает рисунки и таблицы, но исключает титульный лист, оглавление и ссылки. В дополнение к 10-страничной статье, которая должна быть отправлена как в печатном, так и в электронном виде, ваш R-код также должен быть отправлен онлайн с помощью файлов R script, которые вы можете загрузить в виде документа Microsoft word.

P.S 
Работа должна быть выполнена на английском языке