Embark on a journey through the exciting world of machine learning, starting with the foundations of Python programming. You'll begin by mastering Python’s essential data types, loops, and decision-making constructs, gaining a strong coding foundation. As you progress, you’ll dive into machine learning, exploring how it mimics human learning, processes datasets, and applies critical concepts like outliers, model training, and overfitting.
Machine Learning: Random Forest with Python from Scratch©
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Understand and develop Python programs using fundamental data types and control structures
Apply machine learning concepts to analyze and process datasets effectively
Implement and execute Random Forest algorithms to build predictive models
Analyze and visualize data to clean and enhance model accuracy
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Random Forest
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Data Science
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Oktober 2024
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In this module, we will introduce the course and its objectives. You will gain insights into the benefits of learning machine learning, the evolution of this field, and what the course offers in terms of Python and machine learning knowledge.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre
In this module, we will explore the fundamentals of Python programming. You will learn about Python’s various data types, logical and comparison operators, control structures, and basic functions. By the end of this module, you will apply your knowledge to create a simple calculator project.
Das ist alles enthalten
18 Videos1 Aufgabe
In this module, we will delve into the basics of machine learning. You will learn about the significance of datasets, the differences between labels and features, and how models are trained. The module also covers critical concepts like overfitting, underfitting, and data formats essential for machine learning.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Aufgabe
In this module, we will take a step-by-step approach to understanding and implementing Random Forest, a powerful machine-learning algorithm. You will learn to use Python libraries like NumPy and Pandas for data manipulation and Matplotlib for visualization. The module will guide you through building and tuning a Random Forest model to achieve high accuracy.
Das ist alles enthalten
26 Videos1 Aufgabe
In this module, we will summarize the entire course and highlight the most important concepts and skills you have acquired. The concluding remarks will help you reflect on how to apply Python and machine learning techniques to solve practical problems in the future.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Aufgabe
Dozent
von
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Häufig gestellte Fragen
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