Eine der häufigsten Aufgaben von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten sind Vorhersagen und maschinelles Lernen. In diesem Kurs werden die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen behandelt, wobei der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen liegt. Der Kurs vermittelt grundlegende Kenntnisse über Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten. Der Kurs führt auch in eine Reihe von modellbasierten und algorithmischen Methoden des maschinellen Lernens ein, darunter Regression, Klassifikationsbäume, Naive Bayes und Zufallswälder. Der Kurs deckt den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen ab, einschließlich Datenerfassung, Erstellung von Merkmalen, Algorithmen und Auswertung.
Praktisches maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Jeff Leek, PhD
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(3,246 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen
Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten
Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume
Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Zufälliger Wald
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: R-Programmierung
Wichtige Details
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5 Aufgaben
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- 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 4 Module
In dieser Woche werden wir uns mit Vorhersagen, der relativen Bedeutung von Schritten, Fehlern und der Kreuzvalidierung beschäftigen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche werden das Caret-Paket, Werkzeuge zur Erstellung von Features und zur Vorverarbeitung vorgestellt.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe
Diese Woche stellen wir Ihnen eine Reihe von Algorithmen zum maschinellen Lernen vor, die Sie für Ihr Kursprojekt verwenden können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
Diese Woche werden wir uns mit der regularisierten Regression und der Kombination von Prädiktoren beschäftigen.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Johns Hopkins University
The University of Chicago
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Geprüft am 10. Dez. 2017
Geprüft am 12. März 2021
Geprüft am 27. Juli 2016
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Häufig gestellte Fragen
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