Eine der häufigsten Aufgaben von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten sind Vorhersagen und maschinelles Lernen. In diesem Kurs werden die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen behandelt, wobei der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen liegt. Der Kurs vermittelt grundlegende Kenntnisse über Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten. Der Kurs führt auch in eine Reihe von modellbasierten und algorithmischen Methoden des maschinellen Lernens ein, darunter Regression, Klassifikationsbäume, Naive Bayes und Zufallswälder. Der Kurs deckt den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen ab, einschließlich Datenerfassung, Erstellung von Merkmalen, Algorithmen und Auswertung.
Praktisches maschinelles Lernen
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Praktisches maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Jeff Leek, PhD
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Was Sie lernen werden
Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen
Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten
Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume
Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Technische Merkmale
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
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5 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Geprüft am 31. Mai 2021
A well descriptive experience for this subject; really steps into how to handle information and how to extract info from them. You need to be prepared with Regression Models, it's the base of it.
Geprüft am 8. Juli 2016
Great primer for machine learning with ample additional resources for those who are interested. I feel this course gave me a solid basis to delve deeper into the topic.
Geprüft am 16. Nov. 2016
Great course. Only missing piece is the working information / maths behind the models. But as the name suggests it teaches practical approach towards machine learning.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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