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
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: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
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 18. Feb. 2016
Some of the terms used here vary from the terms used in the industry. For example recall, precision etc. Overall this is a very good course with provides basics of machine learning.
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.
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