Eine der häufigsten Aufgaben von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten sind Vorhersagen und maschinelles Lernen. In diesem Kurs werden die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen behandelt, wobei der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen liegt. Der Kurs vermittelt grundlegende Kenntnisse über Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten. Der Kurs führt auch in eine Reihe von modellbasierten und algorithmischen Methoden des maschinellen Lernens ein, darunter Regression, Klassifikationsbäume, Naive Bayes und Zufallswälder. Der Kurs deckt den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen ab, einschließlich Datenerfassung, Erstellung von Merkmalen, Algorithmen und Auswertung.
Praktisches maschinelles Lernen
Praktisches maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Jeff Leek, PhD
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3,267 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen
Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten
Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume
Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: R Programmierung
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Dozenten
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 6. März 2016
I want to learn ML in R so I go straight to this course without taking any other course in this specialization, and it doesn't disappoint me. Thanks for a great course!
Geprüft am 27. Juli 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.
Geprüft am 24. Juni 2017
Awesome course. Would recommend it, but only to those who have a bit of stats and R background. This definitely helped me get a solid enough understanding of using R for machine learning.
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