University of Colorado Boulder
Trees, SVM and Unsupervised Learning

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University of Colorado Boulder

Trees, SVM and Unsupervised Learning

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 12 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Describe the advantages and disadvantages of trees, and how and when to use them.

  • Apply SVMs for binary classification or K > 2 classes.

  • Analyze the strengths and weaknesses of neural networks compared to other machine learning algorithms, such as SVMs.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: regression
  • Kategorie: Trees
  • Kategorie: Support Vector Machine (SVM)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Statistical Learning for Data Science
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 4 Module

The module provides an introductory overview of the course and introduces the course instructor.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren1 Diskussionsthema

To begin the course, we will learn about support vector machines (SVMs). SVMs have become a popular method in the field of statistical learning due to their ability to handle non-linear and high-dimensional data. SVMs seek to maximize the margin, or distance between the decision boundary and the closest data points, to improve generalization performance. Throughout the week, you will learn how to apply SVMs to classify or predict outcomes in a given dataset, select appropriate kernel functions and parameters, and evaluate model performance

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Neural Networks have become increasingly popular in the field of statistical learning due to their ability to model complex relationships in data. In this module, we will cover introductory concepts of neural networks, such as activation functions and backpropagation. You will have the opportunity to apply Neural Networks to classify or predict outcomes in a given dataset and evaluate model performance in the labs for this module.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lektüre1 Programmieraufgabe

Welcome to the final module for the course. This module will focus on the ensemble methods decision trees, bagging, and random forests, which combine multiple models to improve prediction accuracy and reduce overfitting. Decision Trees are a popular machine learning method that partitions the feature space into smaller regions and models the response variable in each region using simple rules. However, Decision Trees can suffer from high variance and instability, which can be addressed by Bagging and Random Forests. Bagging involves generating multiple trees on bootstrapped samples of the data and averaging their predictions, while Random Forests further decorrelate the trees by randomly selecting subsets of features for each tree.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozent

Osita Onyejekwe
University of Colorado Boulder
5 Kurse1.605 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Probability and Statistics interessieren

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