Random Forest Algorithm

Random Forest Algorithm 是一种功能强大的 Ensemble Learning 方法,它通过在训练时构建大量决策树,并输出作为单个决策树类别模式的类别。Coursera 的 Random Forest 算法目录将向您介绍这种用于机器学习和数据挖掘的通用算法的来龙去脉。您将学习如何在分类和 Regression 任务中实施这种算法,了解特征的重要性,处理缺失值,并调整 Hyperparameter 以获得最佳性能。掌握这项技能后,您就能高效地处理大型数据集,解决医疗保健、银行和电子商务等各个领域的复杂预测问题。
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    您将获得的技能: 数据清理, 机器学习, 数据操作, 探索性数据分析, 数据科学, 预测建模, 分类与回归树 (CART), 数据转换, Pandas(Python 软件包), 随机森林算法, 降维, NumPy, 数据处理, 应用机器学习, 生物信息学, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 机器学习算法, Keras(神经网络库)

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    您将获得的技能: Supervised Learning, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Data Processing, Predictive Modeling, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Data Analysis, Artificial Neural Networks, Data Cleansing, Predictive Analytics, No-Code Development, Statistical Programming, Performance Tuning

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    您将获得的技能: 数据清理, 机器学习, 商业分析, 预测建模, 分类与回归树 (CART), 数据操作, 回归分析, 监督学习, 统计建模, 抽样(统计), 机器学习算法, 数据处理, 随机森林算法, 性能指标, 应用机器学习, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库)

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    Fractal Analytics

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    您将获得的技能: Supervised Learning, Data Modeling, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis, Regression Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Bayesian Statistics

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