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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Bei enthalten
3,267 Bewertungen
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: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
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5 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
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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 27. Juli 2016
I learned a lot in this class. There are slight gaps from the depth of material covered in the lectures to the quizzes and assignment. If you're good at researching online, you'll be fine.
Geprüft am 13. Feb. 2019
Very good course. Clear explanations and examples give a good overview of the foundations of Machine Learning. After this course the student can build Machine Learning models.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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