In diesem 1-stündigen projektbasierten Kurs werden wir mit Hilfe von logistischer Regression und Naive Bayes Klassifikatoren die Überlebenden der Titanic vorhersagen. Der Untergang der Titanic, der sich am 15. April 1912 ereignete, ist eine der wichtigsten traurigen Tragödien der Geschichte. Die Zahl der Überlebenden war gering, da es nicht genügend Rettungsboote für alle Passagiere gab. In diesem praktischen Geführten Projekt werden wir mit Hilfe des Maschinellen Lernens analysieren, welche Art von Menschen diese Tragödie wahrscheinlich überlebt haben. Hinweis: Dieser Kurs eignet sich am besten für Lernende, die in der Region Nordamerika ansässig sind. Wir arbeiten derzeit daran, diese Erfahrung auch in anderen Regionen anzubieten.
Titanic-Überlebensvorhersage mit maschinellem Lernen
Titanic-Überlebensvorhersage mit maschinellem Lernen
Dozent: Ryan Ahmed
1.721 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.8
(19 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Theorie und die Intuition hinter den Klassifizierungsmodellen der Logistischen Regression
Erstellen, Trainieren und Testen eines Klassifizierungsmodells der Logistischen Regression in Scikit-Learn
Bereinigung von Daten, Feature Engineering und Visualisierung
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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
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:
Verstehen der Problembeschreibung und des Business Case
Bibliotheken und Datensätze importieren
Datenvisualisierung durchführen - Teil 1
Datenvisualisierung durchführen - Teil 2
Bereinigung von Daten und Feature Engineering
Trainieren eines Logistische Regression Klassifikator Modells
Bewertung eines Klassifizierungsmodells der logistischen Regression
Empfohlene Erfahrung
Grundkenntnisse in Python-Programmierung und Maschinellem Lernen
8 Projektbilder
Dozent
38 Kurse121.702 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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BU
Geprüft am 6. Jan. 2024
The professor is awesome and the project was very helpful to me!
TG
Geprüft am 10. Aug. 2023
Great course, highly recommended for people who are looking to get started and learn applying ML concepts on dataset.
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
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