Bienvenue dans le cours Analyse de clusters, extraction de règles d'association et évaluation de modèles. Dans ce cours, nous commencerons par une exploration de l'analyse de clusters et de la segmentation, et nous discuterons de la manière dont des techniques telles que le filtrage collaboratif et l'exploration de règles d'association peuvent être appliquées. Nous expliquerons également comment un modèle peut être évalué en termes de performances, et nous passerons en revue les différences entre les types d'analyse et le moment où il convient de les appliquer.
Analyse de clusters, extraction d'associations et évaluation de modèles
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Analyse de clusters, extraction d'associations et évaluation de modèles
Ce cours fait partie de Spécialisation Les fondamentaux de la science des données
Instructeur : Julie Pai
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4.5
(41 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Analyse de grappes et segmentation
Filtrage collaboratif et analyse du panier de la ménagère
Applications des modèles de prédiction de type classification et régression
Détails à connaître
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Évaluations
2 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue dans le module 1, Analyse en grappes et segmentation. Dans ce module, nous allons explorer l'analyse en grappes, un algorithme populaire d'apprentissage non supervisé. Nous passerons également en revue les deux principaux styles d'analyse de clusters et discuterons des applications potentielles dans différents secteurs d'activité.
Inclus
2 lectures1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 2, Filtrage collaboratif, extraction de règles d'association et analyse du panier de la ménagère. Dans ce module, nous commencerons par expliquer ce que sont le filtrage collaboratif et l'exploration de règles d'association, et comment ces techniques sont utilisées pour faire des prédictions automatiques. Nous examinerons également de plus près les diverses applications courantes de l'analyse du panier de la ménagère.
Inclus
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Bienvenue dans le module 3, Modèles de prédiction de type classification. Dans ce module, nous commencerons par expliquer comment les modèles de prédiction de type classification sont évalués en termes de performances et comment une matrice de confusion peut aider à visualiser ces performances. Nous aborderons également l'applicabilité de l'analyse de grappes et la manière dont elle peut être utilisée pour détecter des événements rares tels que les transactions frauduleuses.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 sujet de discussion
Bienvenue dans le module 4, Modèles de prédiction de type régression. Dans ce module, nous verrons comment les analyses de régression sont utilisées à la fois pour les tests d'hypothèses et les prédictions, et comment un diagramme de dispersion peut être utilisé pour mieux comprendre la relation entre deux variables. Nous aborderons également les différences entre l'analyse de corrélation et l'analyse de régression, ainsi que la régression simple et la régression multiple.
Inclus
1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.4 (9 évaluations)5 Cours15 607 apprenants
Offert par
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University of Colorado System
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Avis des étudiants
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Révisé le 23 mars 2023
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