Practical Machine Learning-Data
-
- Course level: Beginner
Course Prerequisite(s)
- Please note that this course has the following prerequisites which must be completed before it can be accessed
-
The Data Scientist’s Toolbox
-
R Programming
-
Getting and Cleaning Data
-
Exploratory Data Analysis
-
Reproducible Research
-
Statistical Inference
-
Regression Models
Description
Một trong những nhiệm vụ phổ biến nhất được thực hiện bởi các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu là dự đoán và học máy. Khóa học này sẽ bao gồm các thành phần cơ bản của việc xây dựng và áp dụng các chức năng dự đoán với trọng tâm là các ứng dụng thực tế. Khóa học sẽ cung cấp nền tảng cơ bản về các khái niệm như tập luyện và kiểm tra, trang bị quá mức và tỷ lệ lỗi. Khóa học cũng sẽ giới thiệu một loạt các phương pháp học máy dựa trên mô hình và thuật toán bao gồm hồi quy, cây phân loại, Naive Bayes và rừng ngẫu nhiên. Khóa học sẽ bao gồm toàn bộ quá trình xây dựng các chức năng dự đoán bao gồm thu thập dữ liệu, tạo tính năng, thuật toán và đánh giá.
Là khóa thứ tám trong chuỗi khóa học Data Science Specialization
- Khóa 1: The Data Scientist’s Toolbox
- Khóa 2: R Programming
- Khóa 3: Getting and Cleaning Data
- Khóa 4: Exploratory Data Analysis
- Khóa 5: Reproducible Research
- Khóa 6: Statistical Inference
- Khóa 7: Regression Models
- Khóa 8: Practical Machine Learning
- Khóa 9: Developing Data Products
- Khóa 10: Data Science Capstone
What Will I Learn?
- Sử dụng các thành phần cơ bản của việc xây dựng và áp dụng các chức năng dự đoán
- Hiểu các khái niệm như tập huấn luyện và kiểm tra, trang bị quá mức và tỷ lệ lỗi
- Mô tả các phương pháp học máy như cây hồi quy hoặc phân loại
- Giải thích quá trình hoàn chỉnh của việc xây dựng các chức năng dự đoán
Topics for this course
09h
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
About the instructor
40 Courses
0 students
Free
Material Includes
- 4 bài học/4 tuần
- Tổng 37 video
- Khác: Tài liệu, Kiểm tra ôn tập
- Free Certificate (Audit)/ Paid Certificate
Enrolment validity: Lifetime