DeepLearning.AI
Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung
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Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen

Andrew Ng
Aarti Bagul
Geoff Ladwig

Dozenten: Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

774.874 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(23,866 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 33 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 33 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie Modelle für maschinelles Lernen in Python mit den beliebten Bibliotheken für maschinelles Lernen NumPy & scikit-learn

  • Erstellen und trainieren Sie überwachte maschinelle Lernmodelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben, einschließlich linearer Regression und logistischer Regression

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Lineare Regression
  • Kategorie: Regularisierung zur Vermeidung von Overfitting
  • Kategorie: Logistische Regression zur Klassifizierung
  • Kategorie: Gradienter Abstieg
  • Kategorie: Überwachtes Lernen

Wichtige Details

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Bewertungen

9 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 Maschinelles Lernen
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 3 Module

Willkommen bei der Machine Learning Specialization! Sie schließen sich Millionen von anderen an, die entweder diesen oder den ursprünglichen Kurs belegt haben, der zur Gründung von Coursera führte und Millionen von anderen Lernenden wie Ihnen geholfen hat, einen Einblick in die aufregende Welt des maschinellen Lernens zu erhalten!

Das ist alles enthalten

20 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 App-Element4 Unbewertete Labore

In dieser Woche werden Sie die lineare Regression erweitern, um mit mehreren Eingangsmerkmalen umgehen zu können. Außerdem lernen Sie einige Methoden kennen, mit denen Sie das Training und die Leistung Ihres Modells verbessern können, z. B. Vektorisierung, Feature-Skalierung, Feature-Engineering und polynomiale Regression. Am Ende der Woche werden Sie die Implementierung der linearen Regression in Code üben.

Das ist alles enthalten

10 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore

Diese Woche lernen Sie die andere Art des überwachten Lernens, die Klassifizierung. Sie lernen, wie Sie mit dem logistischen Regressionsmodell Kategorien vorhersagen können. Sie lernen das Problem der Überanpassung kennen und erfahren, wie Sie dieses Problem mit einer Methode namens Regularisierung lösen können. Am Ende dieser Woche werden Sie die Implementierung der logistischen Regression mit Regularisierung üben!

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lektüren4 Aufgaben1 Programmieraufgabe9 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
5.0 (8,876 Bewertungen)
Andrew Ng

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45 Kurse7.784.192 Lernende

von

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Stanford University

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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23.866 Bewertungen

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  • 1 star

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JM
5

Geprüft am 21. Sep. 2022

AD
5

Geprüft am 23. Nov. 2022

AK
4

Geprüft am 8. Jan. 2023

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Häufig gestellte Fragen