Об этом курсе

Недавно просмотрено: 37 375
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Calculus, Linear algebra, Python

Прибл. 40 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Use modern machine learning tools and python libraries.

  • Compare logistic regression’s strengths and weaknesses.

  • Explain how to deal with linearly-inseparable data.

  • Explain what decision tree is & how it splits nodes.

Приобретаемые навыки

  • Hyperparameter
  • Decision Tree
  • ensembling
  • sklearn
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Calculus, Linear algebra, Python

Прибл. 40 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Колорадский университет в Боулдере

Сделайте шаг навстречу диплому магистра.

курс входит в онлайн-программу ''Master of Science in Data Science' от партнера Колорадский университет в Боулдере. Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Introduction to Machine Learning, Linear Regression

7 ч. на завершение
5 видео ((всего 67 мин.)), 11 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Multilinear Regression

6 ч. на завершение
4 видео ((всего 44 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Неделя
3

Неделя 3

7 ч. на завершение

Logistic Regression

7 ч. на завершение
4 видео ((всего 63 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Неделя
4

Неделя 4

7 ч. на завершение

Non-parametric Models

7 ч. на завершение
5 видео ((всего 66 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING: SUPERVISED LEARNING

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python: общие сведения

Machine Learning: Theory and Hands-on Practice with Python

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.