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Machine Learning for Kyphosis Disease Classification

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Machine Learning for Kyphosis Disease Classification

Ryan Ahmed

Dozent: Ryan Ahmed

Bei Coursera Plus enthalten

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen

Was Sie lernen werden

  • Understand the theory and intuition behind decision trees and random forest classifier models

  • Build, train and test a decision tree and random forest classifier models in Sklearn

  • Perform data cleaning, feature engineering and visualization

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Statistical Classification

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich

Nur als Desktop-Version verfügbar

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Import Libraries and Datasets

  3. Practice Opportunity #1 [Optional]

  4. Perform Data Visualization

  5. Practice Opportunity #2 [Optional]

  6. Create Training and Testing Datasets

  7. Train a Logistic Regression Classifier Model

  8. Evaluate Trained Model Performance

  9. Understand the theory of Decision Trees and Random Forest

  10. Improve the Model

  11. Practice Opportunity #3 [Optional]

Empfohlene Erfahrung

python programming and basic math background

11 Projektbilder

Dozent

Ryan Ahmed
Coursera Project Network
38 Kurse85.004 Lernende

von

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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13 Bewertungen

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RA
4

Geprüft am 6. Okt. 2022

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Häufig gestellte Fragen