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。

您将学到什么
使用构建和应用预测功能的基本组件
了解训练集和测试集、过拟合和误差率等概念
描述机器学习方法,如回归或分类树
解释构建预测功能的完整过程
您将获得的技能
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5 项作业
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
获得职业证书
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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.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
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已于 Jan 15, 2017审阅
It was like opening up a door to a whole new world. I have discovered new tools that I will thoroughly enjoy to use for the exploration of data and for predictions. Thanks Team Coursera !
已于 Mar 12, 2021审阅
This is a well thought about course which focuses on familiarizing the learner on the concepts of Machine Learning and develops a love in the learner towards predictive modeling. Thank you
已于 Aug 30, 2017审阅
Highly recommend this course. It makes you read a lot, do lot's of practical exercises. The final project is a must do. After finishing this course you can start playing with kaggle data sets.
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