Dieser Kurs führt Sie in eine der wichtigsten Arten von Modellierungsfamilien des überwachten maschinellen Lernens ein: Regression. Sie lernen, wie man Regressionsmodelle trainiert, um kontinuierliche Ergebnisse vorherzusagen, und wie man Fehlermetriken verwendet, um verschiedene Modelle miteinander zu vergleichen. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: Die Verwendungszwecke und Anwendungen von Klassifizierung und Regression im Kontext des überwachten maschinellen Lernens zu unterscheiden Lineare Regressionsmodelle zu beschreiben und zu verwenden Verschiedene Fehlermetriken zu vergleichen und ein lineares Regressionsmodell auszuwählen, das am besten zu Ihren Daten passt Erklären Sie, warum Regularisierung helfen kann, eine Überanpassung zu verhindern Verwenden Sie Regularisierungsregressionen: Ridge, LASSO und Elastic net Wer sollte diesen Kurs besuchen? Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die praktische Erfahrungen mit Regressionstechniken des überwachten maschinellen Lernens in einem geschäftlichen Umfeld sammeln möchten. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Um diesen Kurs optimal nutzen zu können, sollten Sie mit der Programmierung in einer Python-Entwicklungsumgebung vertraut sein und über ein grundlegendes Verständnis von Datenbereinigung, explorativer Datenanalyse, Kalkül, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik verfügen.
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Überwachtes maschinelles Lernen: Regression
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Mark J Grover
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Lineare Regression
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen (ML)
- Kategorie: Ridge Regression
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
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13 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
In diesem Modul erhalten Sie einen kurzen Überblick über das überwachte maschinelle Lernen und seine wichtigsten Anwendungen: Klassifizierung und Regression. Nach einer Einführung in das Konzept der Regression lernen Sie die besten Methoden kennen und erfahren, wie Sie Fehler messen und das für Ihre Daten am besten geeignete Regressionsmodell auswählen können.
Das ist alles enthalten
11 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 App-Elemente
Es gibt einige bewährte Methoden, um eine Überanpassung Ihrer Regressionsmodelle zu vermeiden. Eine dieser bewährten Methoden ist die Aufteilung Ihrer Daten in Trainings- und Testsätze. Eine andere Alternative ist die Verwendung einer Kreuzvalidierung. Und eine dritte Alternative ist die Einführung polynomieller Merkmale. Dieses Modul führt Sie durch den theoretischen Rahmen und einige praktische Beispiele für diese bewährten Verfahren.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 App-Elemente
Es gibt einen Kompromiss zwischen der Größe Ihres Trainingssatzes und Ihres Testsatzes. Wenn Sie den größten Teil Ihrer Daten zum Training verwenden, haben Sie weniger Stichproben, um Ihr Modell zu validieren. Wenn Sie umgekehrt mehr Stichproben zum Testen verwenden, haben Sie weniger Stichproben zum Trainieren Ihres Modells. Mit der Kreuzvalidierung können Sie Ihre Daten wiederverwenden, um mehr Stichproben zum Trainieren und Testen zu verwenden
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente1 Plug-in
Dieses Modul führt Sie durch die Theorie und einige praktische Beispiele von Regularisierungsregressionen, einschließlich Ridge, LASSO und Elastic Net. Sie werden die wichtigsten Vor- und Nachteile dieser Techniken sowie ihre Unterschiede und Gemeinsamkeiten kennenlernen.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 App-Element
In diesem Abschnitt werden Sie die Beziehung zwischen der Verlustfunktion und den verschiedenen Regularisierungsarten verstehen
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben2 App-Elemente
In diesem Abschnitt werden Sie alles, was Sie gelernt haben, testen
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 peer review1 App-Element
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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Alberta Machine Intelligence Institute
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Geprüft am 10. Aug. 2021
Geprüft am 9. Apr. 2021
Geprüft am 18. Apr. 2021
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