L'introduction à l'apprentissage statistique explorera les concepts de la modélisation statistique, tels que le moment d'utiliser certains modèles, la façon d'ajuster ces modèles, et si d'autres options offrent certains compromis. Nous couvrirons la régression, la classification, les arbres, le rééchantillonnage, les techniques non supervisées, et bien plus encore ! Ce cours peut être suivi pour un crédit académique dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
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Régression et classification
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage statistique pour la science des données
Instructeur : James Bird
2 554 déjà inscrits
Inclus avec 
(13 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Expliquez pourquoi l'apprentissage statistique est important et comment il peut être utilisé.
Identifier les forces, les faiblesses et les mises en garde des différents modèles et choisir le modèle le plus approprié pour un problème statistique donné.
Déterminez le type de données et de problèmes qui nécessitent des techniques supervisées ou non supervisées.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : La programmation en R
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Il y a 6 modules dans ce cours
Introduction aux concepts fondamentaux de l'apprentissage statistique.
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9 vidéos2 lectures1 sujet de discussion
Exploration de l'évaluation des modèles dans différentes situations. Comment définir le "meilleur" modèle pour des données données données ?
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Introduction à la régression linéaire simple, notamment quand et comment l'utiliser.
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Une plongée profonde dans la régression linéaire multiple, une technique solide et extrêmement populaire pour un objectif continu.
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Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques
University of Colorado Boulder
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Préparer un diplôme
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Avis des étudiants
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Révisé le 28 avr. 2024
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