预测和机器学习是数据科学家和数据分析师最常执行的任务之一。本课程将以实际应用为重点，介绍构建和应用预测函数的基本要素。课程将提供训练集和测试集、过拟合和误差率等概念的基础知识。课程还将介绍一系列基于模型和算法的机器学习方法，包括回归、分类树、奈夫贝叶斯和随机森林。课程将涵盖建立预测功能的整个过程，包括数据收集、特征创建、算法和评估。
实用机器学习
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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NK
已于 Feb 18, 2016审阅
Some of the terms used here vary from the terms used in the industry. For example recall, precision etc. Overall this is a very good course with provides basics of machine learning.
EG
已于 Jul 27, 2016审阅
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.
JP
已于 Jun 24, 2017审阅
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.
