Statistical experiment design and analytics are at the heart of data science. In this course you will design statistical experiments and analyze the results using modern methods. You will also explore the common pitfalls in interpreting statistical arguments, especially those associated with big data. Collectively, this course will help you internalize a core set of practical and effective machine learning methods and concepts, and apply them to solve some real world problems.
Practical Predictive Analytics: Models and Methods
Practical Predictive Analytics: Models and Methods
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science at Scale
Instructeur : Bill Howe
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4.1
(320 avis)
6 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Random Forest
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : R Programming
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1 devoir
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Learn the basics of statistical inference, comparing classical methods with resampling methods that allow you to use a simple program to make a rigorous statistical argument. Motivate your study with current topics at the foundations of science: publication bias and reproducibility.
Inclus
28 vidéos
Follow a tour through the important methods, algorithms, and techniques in machine learning. You will learn how these methods build upon each other and can be combined into practical algorithms that perform well on a variety of tasks. Learn how to evaluate machine learning methods and the pitfalls to avoid.
Inclus
26 vidéos1 lecture1 devoir
You will learn how to optimize a cost function using gradient descent, including popular variants that use randomization and parallelization to improve performance. You will gain an intuition for popular methods used in practice and see how similar they are fundamentally.
Inclus
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A brief tour of selected unsupervised learning methods and an opportunity to apply techniques in practice on a real world problem.
Inclus
4 vidéos1 évaluation par les pairs
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