L'une des tâches les plus courantes effectuées par les scientifiques et les analystes de données est la prédiction et l'apprentissage automatique. Ce cours couvrira les composants de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction en mettant l'accent sur les applications pratiques. Le cours fournira des bases dans des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de tests, l'overfitting et les taux d'erreur. Le cours présentera également une série de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des modèles et des algorithmes, notamment la régression, les arbres de classification, Naive Bayes et les forêts aléatoires. Le cours couvrira le processus complet de construction de fonctions de prédiction, y compris la collecte de données, la création de caractéristiques, les algorithmes et l'évaluation.
Apprentissage pratique de la machine
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Jeff Leek, PhD
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Inclus avec 
(3,246 avis)
Ce que vous apprendrez
Utiliser les éléments de base de la construction et de l'application des fonctions de prédiction
Comprendre des concepts tels que les ensembles d'entraînement et de test, l'ajustement excessif et les taux d'erreur
Décrire les méthodes d'apprentissage automatique telles que la régression ou les arbres de classification
Expliquez le processus complet de construction des fonctions de prédiction
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Forêts d'arbres décisionnels
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : La programmation en R
Détails à connaître
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5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine sera consacrée à la prédiction, à l'importance relative des étapes, aux erreurs et à la validation croisée.
Inclus
9 vidéos4 lectures1 devoir
Cette semaine vous présentera le paquetage caret, les outils de création de caractéristiques et de prétraitement.
Inclus
9 vidéos1 devoir
Cette semaine, nous présentons un certain nombre d'algorithmes d'apprentissage automatique que vous pouvez utiliser pour réaliser votre projet de cours.
Inclus
5 vidéos1 devoir
Cette semaine, nous aborderons la régression régularisée et la combinaison de prédicteurs.
Inclus
4 vidéos2 lectures2 devoirs1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Offert par
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Whizlabs
University of Colorado System
EDHEC Business School
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Avis des étudiants
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Révisé le 13 août 2020
recommended for all the 21st centuary students who might be intrested to play with data in future or some kind of work related to make predictions systemically must have good knowledge of this course
Révisé le 11 mai 2018
This course was really informative and extremely efficient by letting you know just the few basics needed to build some quite advanced models such as random forest..
Révisé le 27 juil. 2016
I learned a lot in this class. There are slight gaps from the depth of material covered in the lectures to the quizzes and assignment. If you're good at researching online, you'll be fine.
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