Hello everyone and welcome to this new hands-on project on Scikit-Learn Library for solving machine learning classification problems. In this project, we will learn how to build and train classifier models using Scikit-Learn library. Scikit-learn is a free machine learning library developed for python. Scikit-learn offers several algorithms for classification, regression, and clustering. Several famous machine learning models are included such as support vector machines, random forests, gradient boosting, and k-means.
Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems
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Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems
Dozent: Ryan Ahmed
3.615 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6
(19 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Evaluate several trained classification models performance using various Key Performance Indicators (KPIs)
Understand the theory and intuition behind XG-Boost classifier model
Train machine learning classifier models using Scikit-Learn library
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Machine Learning Algorithms
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Random Forest Algorithm
- Kategorie: Model Training
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: Classification Algorithms
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Understand the Problem Statement
Import Libraries and Datasets
Practice Opportunity #1 [Optional]
Perform Exploratory Data Analysis
Create Training and Testing Datasets
XG-Boost Algorithm Overview
Train an XG-Boost Algorithm Using Scikit-Learn
Evaluate Trained Model Performance
Practice Opportunity #2 [Optional]
Final Capstone Project
10 Projektbilder
Dozent
38 Kurse122.481 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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Zeigt 3 von 19 an
PK
Geprüft am 11. Nov. 2022
Good. Instructor have explained it quite nicely in limited time.
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