Eine der häufigsten Aufgaben von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten sind Vorhersagen und maschinelles Lernen. In diesem Kurs werden die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen behandelt, wobei der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen liegt. Der Kurs vermittelt grundlegende Kenntnisse über Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten. Der Kurs führt auch in eine Reihe von modellbasierten und algorithmischen Methoden des maschinellen Lernens ein, darunter Regression, Klassifikationsbäume, Naive Bayes und Zufallswälder. Der Kurs deckt den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen ab, einschließlich Datenerfassung, Erstellung von Merkmalen, Algorithmen und Auswertung.
Praktisches maschinelles Lernen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Jeff Leek, PhD
155.270 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(3,250 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie die grundlegenden Komponenten der Erstellung und Anwendung von Vorhersagefunktionen
Verstehen Sie Konzepte wie Trainings- und Testsätze, Overfitting und Fehlerquoten
Beschreiben Sie Methoden des maschinellen Lernens wie Regression oder Klassifikationsbäume
Erklären Sie den gesamten Prozess der Erstellung von Vorhersagefunktionen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Random Forest Algorithmus
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Erhebung von Daten
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Überwachtes Lernen
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche werden wir uns mit Vorhersagen, der relativen Bedeutung von Schritten, Fehlern und der Kreuzvalidierung beschäftigen.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche werden das Caret-Paket, Werkzeuge zur Erstellung von Features und zur Vorverarbeitung vorgestellt.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Aufgabe
Diese Woche stellen wir Ihnen eine Reihe von Algorithmen zum maschinellen Lernen vor, die Sie für Ihr Kursprojekt verwenden können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
Diese Woche werden wir uns mit der regularisierten Regression und der Kombination von Prädiktoren beschäftigen.
Das ist alles enthalten
4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
Dozenten
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
3.250 Bewertungen
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Geprüft am 4. Feb. 2018
The practical machine learning course is a booster for the data science aspirant.The concept taught by the Prof Jeff Leek is easily understandable. Thank you so much Sir.
Geprüft am 16. Jan. 2017
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 !
Geprüft am 28. Juli 2016
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.
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