Get ready to dive into the world of Machine Learning (ML) by using Python! This course is for you whether you want to advance your Data Science career or get started in Machine Learning and Deep Learning.
Machine Learning with Python
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Machine Learning with Python
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : SAEED AGHABOZORGI
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Inclus avec 
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4.7
(16,422 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 13 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
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Ce que vous apprendrez
Describe the various types of Machine Learning algorithms and when to use them
Compare and contrast linear classification methods including multiclass prediction, support vector machines, and logistic regression
Write Python code that implements various classification techniques including K-Nearest neighbors (KNN), decision trees, and regression trees
Evaluate the results from simple linear, non-linear, and multiple regression on a data set using evaluation metrics
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : regression
- Catégorie : Hierarchical Clustering
- Catégorie : classification
- Catégorie : SciPy and scikit-learn
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
11 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 6 modules dans ce cours
In this module, you will learn about applications of Machine Learning in different fields such as health care, banking, telecommunication, and so on. You’ll get a general overview of Machine Learning topics such as supervised vs unsupervised learning, and the usage of each algorithm. Also, you understand the advantage of using Python libraries for implementing Machine Learning models.
Inclus
5 vidéos2 devoirs
In this module, you will get a brief intro to regression. You learn about Linear, Non-linear, Simple and Multiple regression, and their applications. You apply all these methods on two different datasets, in the lab part. Also, you learn how to evaluate your regression model, and calculate its accuracy.
Inclus
5 vidéos3 lectures2 devoirs2 éléments d'application
In this module, you will learn about classification technique. You practice with different classification algorithms, such as KNN, Decision Trees, Logistic Regression and SVM. Also, you learn about pros and cons of each method, and different classification accuracy metrics.
Inclus
5 vidéos1 lecture2 devoirs5 éléments d'application
Inclus
4 vidéos1 lecture2 devoirs3 éléments d'application1 plugin
In this module, you will learn about clustering specifically k-means clustering. You learn how the k-means clustering algorithm works and how to use k-means clustering for customer segmentation.
Inclus
3 vidéos2 devoirs1 élément d'application
In this module, you will do a project based of what you have learned so far. You will submit a report of your project for peer evaluation.
Inclus
3 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 élément d'application
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.7 (2,995 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning
Rice University
University of Colorado Boulder
University of Illinois Urbana-Champaign
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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