The "Classification Analysis" course provides you with a comprehensive understanding of one of the fundamental supervised learning methods, classification. You will explore various classifiers, including KNN, decision tree, support vector machine, naive bayes, and logistic regression, and learn how to evaluate their performance. Through tutorials and engaging case studies, you will gain hands-on experience and practice in applying classification techniques to real-world data analysis tasks.
Classification Analysis
Classification Analysis
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Analysis with Python
Unterrichtet auf Englisch
Dozent: Di Wu
Bei 
enthalten
Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
38 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand the concept and significance of classification as a supervised learning method.
Identify and describe different classifiers, apply each classifier to perform binary and multiclass classification tasks on diverse datasets.
Evaluate the performance of classifiers, select and fine-tune classifiers based on dataset characteristics and learning requirements.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bayesian Statistics
- Kategorie: Logistic Regression
- Kategorie: Support Vector Machine (SVM)
- Kategorie: classification
- Kategorie: Decision Tree
Wichtige Details
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6 Quizzes, 1 Aufgabe
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
This week provides an overview of classification as a supervised learning method. You will also learn the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, understanding its principles and applications in classification tasks.
Das ist alles enthalten
2 Videos5 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
This week you will explore the Decision Tree algorithm, learning its structure, construction, and applications in classification problems.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
This week focuses on the Support Vector Machine (SVM) algorithm, where you will grasp its principles and how it is used for classification.
Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Quiz1 Diskussionsthema
This week will delve into two essential classifiers: Naive Bayes and Logistic Regression. You will gain insights into their assumptions, strengths, and applications.
Das ist alles enthalten
2 Videos6 Lektüren2 Quizzes
This week you will learn how to evaluate the performance of classifiers using various metrics and visualization techniques.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Quiz
In this final week, you will apply the knowledge and techniques learned throughout the course to solve a real-world classification problem through a comprehensive case study.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
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Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen
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