Stanford University
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

Unterrichtet auf Englisch

Einige Inhalte können nicht übersetzt werden

Andrew Ng
Aarti Bagul
Geoff Ladwig

Dozenten: Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

735.937 bereits angemeldet

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

4.9

(22,170 Bewertungen)

|

98%

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

33 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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 Quizzes

Kurs

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4.9

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

33 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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 Quizzes1 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 Quizzes1 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 Quizzes1 Programmieraufgabe9 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
5.0 (8,339 Bewertungen)
Andrew Ng

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„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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JM
5

Geprüft am 21. Sep. 2022

AD
5

Geprüft am 23. Nov. 2022

FM
5

Geprüft am 22. Sep. 2022

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