Statistische Versuchsplanung und Analyse sind das Herzstück der Datenwissenschaft. In diesem Kurs werden Sie statistische Experimente entwerfen und die Ergebnisse mit modernen Methoden analysieren. Sie werden auch die üblichen Fallstricke bei der Interpretation statistischer Argumente erkunden, insbesondere im Zusammenhang mit Big Data. Insgesamt wird Ihnen dieser Kurs dabei helfen, einen Kernbestand an praktischen und effektiven Methoden und Konzepten des maschinellen Lernens zu verinnerlichen und sie zur Lösung einiger realer Probleme anzuwenden. Lernziele: Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: 1. Effektive Experimente zu entwerfen und die Ergebnisse zu analysieren 2. Resampling-Methoden anwenden, um klare und stichhaltige statistische Argumente zu liefern, ohne sich auf esoterische Notationen zu berufen 3. Einen Kernsatz von Klassifizierungsmethoden mit zunehmender Komplexität (Regeln, Bäume, Zufallswälder) und die damit verbundenen Optimierungsmethoden (Gradientenabstieg und Varianten) erklären und anwenden 4. Erklären und Anwenden einer Reihe von Konzepten und Methoden des unüberwachten Lernens 5. Beschreiben Sie die gebräuchlichen Redewendungen der groß angelegten Graphenanalyse, einschließlich Strukturabfragen, Traversalen und rekursiven Abfragen, PageRank und Community-Erkennung
Praktische prädiktive Analytik: Modelle und Methoden
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenwissenschaft in großem Maßstab
Dozent: Bill Howe
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Zufälliger Wald
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: R-Programmierung
Wichtige Details
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1 Aufgabe
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Lernen Sie die Grundlagen der statistischen Inferenz, indem Sie klassische Methoden mit Resampling-Methoden vergleichen, die es Ihnen ermöglichen, ein einfaches Programm zu verwenden, um eine strenge statistische Argumentation zu erstellen. Motivieren Sie Ihre Studie mit aktuellen Themen, die zu den Grundlagen der Wissenschaft gehören: Publikationsverzerrungen und Reproduzierbarkeit.
Das ist alles enthalten
28 Videos
Folgen Sie einer Tour durch die wichtigsten Methoden, Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens. Sie werden lernen, wie diese Methoden aufeinander aufbauen und zu praktischen Algorithmen kombiniert werden können, die bei einer Vielzahl von Aufgaben gute Ergebnisse liefern. Lernen Sie, wie Sie Methoden des maschinellen Lernens bewerten und welche Fallstricke Sie dabei vermeiden sollten.
Das ist alles enthalten
26 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Sie werden lernen, wie man eine Kostenfunktion mit Hilfe des Gradientenabstiegs optimiert, einschließlich beliebter Varianten, die Randomisierung und Parallelisierung zur Verbesserung der Leistung verwenden. Sie erhalten ein Gespür für beliebte Methoden, die in der Praxis verwendet werden, und sehen, wie ähnlich sie sich im Grunde sind.
Das ist alles enthalten
11 Videos
Eine kurze Einführung in ausgewählte Methoden des unüberwachten Lernens und eine Gelegenheit, die Techniken in der Praxis auf ein reales Problem anzuwenden.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 peer review
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 12. Juni 2017
Very good approach to each method; the assignments are a good test for the topics.
Geprüft am 6. Aug. 2019
Too little people participated and long peer review time.
Geprüft am 23. Nov. 2015
Excellent course with amazing practical exercises!
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Häufig gestellte Fragen
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