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.
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Praktisches maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Jeff Leek, PhD
157.533 bereits angemeldet
Bei enthalten
(3,265 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: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Modell Bewertung
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Wichtige Details
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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
In dieser Woche werden wir uns mit Vorhersagen, der relativen Bedeutung von Schritten, Fehlern und der Kreuzvalidierung beschäftigen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche werden das Caret-Paket, Werkzeuge zur Erstellung von Features und zur Vorverarbeitung vorgestellt.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe
Diese Woche stellen wir Ihnen eine Reihe von Algorithmen zum maschinellen Lernen vor, die Sie für Ihr Kursprojekt verwenden können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
Diese Woche werden wir uns mit der regularisierten Regression und der Kombination von Prädiktoren beschäftigen.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
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Dozenten
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Status: VorschauO.P. Jindal Global University
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Bewertungen von Lernenden
3.265 Bewertungen
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Geprüft am 16. Jan. 2017
excellent course. Be prepared to learn a lot if you work hard and don't give up if you think it is hard, just continue thinking, and interact with other students and tutors + Google and Stackoverflow!
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 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
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