In this project-based course, we will build, train and test a machine learning model to detect diabetes with XG-boost and Artificial Neural Networks. The objective of this project is to predict whether a patient has diabetes or not based on their given features and diagnostic measurements such as number of pregnancies, insulin levels, Body mass index, age and blood pressure.
Diabetes Disease Detection with XG-Boost and Neural Networks
Diabetes Disease Detection with XG-Boost and Neural Networks
位教师：Ryan Ahmed
访问权限由 Coursera Learning Team 提供
您将学到什么
Build, Train and Test XG-Boost and Artificial Neural Networks Model
Train an ANN and XG-Boost algorithms to solve classification type problems
Perform Data Visualization and Exploratory Data Analysis
您将练习的技能
- Deep Learning
- Machine Learning
- Feature Engineering
- Model Evaluation
- Data Analysis
- Predictive Modeling
- Exploratory Data Analysis
- Predictive Analytics
- Machine Learning Methods
- Applied Machine Learning
- Classification And Regression Tree (CART)
- Machine Learning Algorithms
- Data Presentation
- Data Visualization
- Artificial Neural Networks
Tools you'll use
要了解的详细信息
可分享的证书
添加到您的领英档案
授课语言：英语（English）
无需下载或安装
仅桌面可用
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
在 2 小时内学习、练习并应用岗位必备技能
- 接受行业专家的培训
- 获得解决实训工作任务的实践经验
- 使用最新的工具和技术来建立信心
关于此指导项目
分步进行学习
在与您的工作区一起在分屏中播放的视频中，您的授课教师将指导您完成每个步骤：
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Understand the Problem Statement and Business Case
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Import Libraries and Datasets
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Practice Opportunity #1 [Optional]
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Perform Data Visualization
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Split the data into training and testing
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Practice Opportunity #2 [Optional]
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Build a Neural Network Model in Keras
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Compile and train an ANN Model
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Evaluate trained model performance
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Practice Opportunity #3 [Optional]
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Train and evaluate an XG-Boost Algorithm
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Practice Opportunity #4 [Optional]
推荐体验
Python programing experience and basic math background
12个项目图片
位教师
38 门课程 117,802 名学生
提供方
学习方式
基于技能的实践学习
通过完成与工作相关的任务来练习新技能。
专家指导
使用独特的并排界面，按照预先录制的专家视频操作。
无需下载或安装
在预配置的云工作空间中访问所需的工具和资源。
仅在台式计算机上可用
此指导项目专为具有可靠互联网连接的笔记本电脑或台式计算机而设计，而不是移动设备。
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。'
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