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
Dozent: Di Wu
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Bei 
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
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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
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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.
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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
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Häufig gestellte Fragen
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