In diesem 1-stündigen projektbasierten Kurs werden wir mit Hilfe von logistischer Regression und Naive Bayes Klassifikatoren die Überlebenden der Titanic vorhersagen. Der Untergang der Titanic, der sich am 15. April 1912 ereignete, ist eine der wichtigsten traurigen Tragödien der Geschichte. Die Zahl der Überlebenden war gering, da es nicht genügend Rettungsboote für alle Passagiere gab. In diesem praktischen Geführten Projekt werden wir mit Hilfe des Maschinellen Lernens analysieren, welche Art von Menschen diese Tragödie wahrscheinlich überlebt haben. Hinweis: Dieser Kurs eignet sich am besten für Lernende, die in der Region Nordamerika ansässig sind. Wir arbeiten derzeit daran, diese Erfahrung auch in anderen Regionen anzubieten.

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Titanic-Überlebensvorhersage mit maschinellem Lernen

Dozent: Ryan Ahmed
1.574 bereits angemeldet
Bei enthalten
(19 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Theorie und die Intuition hinter den Klassifizierungsmodellen der Logistischen Regression
Erstellen, Trainieren und Testen eines Klassifizierungsmodells der Logistischen Regression in Scikit-Learn
Bereinigung von Daten, Feature Engineering und Visualisierung
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Modell Bewertung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenverarbeitung
Wichtige Details

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- 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:
Verstehen der Problembeschreibung und des Business Case
Bibliotheken und Datensätze importieren
Datenvisualisierung durchführen - Teil 1
Datenvisualisierung durchführen - Teil 2
Bereinigung von Daten und Feature Engineering
Trainieren eines Logistische Regression Klassifikator Modells
Bewertung eines Klassifizierungsmodells der logistischen Regression
Empfohlene Erfahrung
Grundkenntnisse in Python-Programmierung und Maschinellem Lernen
8 Projektbilder
Dozent

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.
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Bewertungen von Lernenden
19 Bewertungen
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89,47 %
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Zeigt 3 von 19 an
Geprüft am 10. Aug. 2023
Great course, highly recommended for people who are looking to get started and learn applying ML concepts on dataset.
Geprüft am 6. Jan. 2024
The professor is awesome and the project was very helpful to me!
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI

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Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
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