Об этом курсе

Недавно просмотрено: 37,027
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 9 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Alberta Machine Intelligence Institute

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Classification using Decision Trees and k-NN

4 ч. на завершение
8 видео ((всего 46 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
What does a classifier actually do?5мин
Classification in scikit-learn3мин
What are decision trees?6мин
Generalization and overfitting8мин
Classification using k-nearest neighbours8мин
Distance measures8мин
Weekly summary2мин
4 материала для самостоятельного изучения
Math Review10мин
Scikitlearn documentation for decision trees (Optional)10мин
Scikitlearn documentation for random forests (Optional)10мин
Scikitlearn documentation for k-nearest neighbours (Optional)10мин
2 практических упражнения
Supervised Learning Basics
Understanding Classification with Decision Trees and k-NN20мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Functions for Fun and Profit

2 ч. на завершение
9 видео ((всего 62 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
9 видео
Optimal line-fitting8мин
Loss and Convexity7мин
Gradient Descent9мин
Nonlinear features and model complexity6мин
Bias and variance tradeoff6мин
Regularizers5мин
Loss for Classification7мин
Weekly summary4мин
1 материал для самостоятельного изучения
Scikitlearn documentation for linear regression (Optional)10мин
4 практических упражнения
Regression Basics
Understanding Model Complexity
From Regression to Classification2мин
The Regression side of Supervised Learning20мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Regression for Classification: Support Vector Machines

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 34 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Neural Networks9мин
Hinge Loss6мин
Basics of Support Vector Machines6мин
Kernels6мин
Weekly Summary1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Scikitlearn documentation for SVMs (Optional)10мин
2 практических упражнения
Understanding Support Vector Machines
Regression-based Classification10мин
Неделя
4

Неделя 4

1 ч. на завершение

Contrasting Models

1 ч. на завершение
8 видео ((всего 46 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Classification assessment6мин
Learning Curves6мин
Testing your models7мин
Cross validation5мин
Parameter tuning and grid search5мин
Model Parameters6мин
Weekly Summary1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Some resources on model assessment (Optional)10мин
1 практическое упражнение
Contrasting Models

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе MACHINE LEARNING ALGORITHMS: SUPERVISED LEARNING TIP TO TAIL

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning: Algorithms in the Real World: общие сведения

Machine Learning: Algorithms in the Real World

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.