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: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Technische Merkmale
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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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Dozenten
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Geprüft am 30. Aug. 2017
Highly recommend this course. It makes you read a lot, do lot's of practical exercises. The final project is a must do. After finishing this course you can start playing with kaggle data sets.
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 24. Juni 2017
Awesome course. Would recommend it, but only to those who have a bit of stats and R background. This definitely helped me get a solid enough understanding of using R for machine learning.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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