University of California, Irvine
Clusteranalyse, Assoziationsanalyse und Modellbewertung
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Clusteranalyse, Assoziationsanalyse und Modellbewertung

Julie Pai

Dozent: Julie Pai

4.472 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(41 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 3 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Clusteranalyse und Segmentierung

  • Kollaborative Filterung und Warenkorbanalyse

  • Anwendungen von Klassifizierungs- und Regressionsmodellen zur Vorhersage

Wichtige Details

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2 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Grundlagen der Datenwissenschaft
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
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Willkommen zu Modul 1, Clusteranalyse und Segmentierung. In diesem Modul beschäftigen wir uns mit der Clusteranalyse, einem beliebten Algorithmus für unüberwachtes Lernen. Wir werden auch die beiden wichtigsten Arten der Clusteranalyse besprechen und mögliche Anwendungen in verschiedenen Branchen diskutieren.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Diskussionsthema

Willkommen zu Modul 2, Collaborative Filtering, Association Rules Mining & Market Basket Analysis. In diesem Modul beginnen wir mit einer Erklärung der kollaborativen Filterung und des Assoziationsregel-Minings und wie diese Techniken für automatische Vorhersagen verwendet werden. Außerdem werden wir uns die verschiedenen gängigen Anwendungen der Warenkorbanalyse genauer ansehen.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe

Willkommen zu Modul 3, Klassifizierungsvorhersagemodelle. In diesem Modul erläutern wir zunächst, wie Vorhersagemodelle vom Typ Klassifizierung auf ihre Leistung hin bewertet werden und wie eine Konfusionsmatrix dabei helfen kann, diese Leistung zu visualisieren. Wir werden auch die Anwendbarkeit der Clusteranalyse erörtern und wie sie zur Erkennung seltener Ereignisse wie betrügerischer Transaktionen eingesetzt werden kann.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Diskussionsthema

Willkommen zu Modul 4, Vorhersagemodelle vom Typ Regression. In diesem Modul werden wir uns ansehen, wie Regressionsanalysen sowohl für Hypothesentests als auch für Vorhersagen verwendet werden und wie ein Streudiagramm genutzt werden kann, um die Beziehung zwischen zwei Variablen besser zu verstehen. Außerdem werden wir die Unterschiede zwischen einer Korrelationsanalyse und einer Regressionsanalyse erörtern und einen Blick auf die einfache gegenüber der multiplen Regression werfen.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.4 (9 Bewertungen)
Julie Pai
5 Kurse15.831 Lernende

von

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Geprüft am 23. März 2023

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