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University of Colorado Boulder

Classification Analysis

Di Wu

Dozent: Di Wu

1.565 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 38 Stunden
3 Wochen bei 12 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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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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7 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Analysis with Python
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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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 Aufgabe1 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 Aufgabe1 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 Aufgabe1 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 Aufgaben

This week you will learn how to evaluate the performance of classifiers using various metrics and visualization techniques.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Aufgabe

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

Di Wu
University of Colorado Boulder
15 Kurse39.758 Lernende

von

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Häufig gestellte Fragen