Coursera
Изучить
  • Обзор
  • Поиск
  • Для организаций
  • Войти
  • Зарегистрироваться

Practical Machine Learning

ОбзорПрограмма курсаЧасто задаваемые вопросыАвторыСтоимостьРейтинги и отзывы

ГлавнаяНаука о данныхМашинное обучение

Practical Machine Learning

Университет Джонса Хопкинса

Об этом курсе: One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.


Автор:  Университет Джонса Хопкинса
Университет Джонса Хопкинса

  • Jeff Leek, PhD

    Преподаватели:  Jeff Leek, PhD, Associate Professor, Biostatistics

    Bloomberg School of Public Health

  • Roger D. Peng, PhD

    Преподаватели:  Roger D. Peng, PhD, Associate Professor, Biostatistics

    Bloomberg School of Public Health

  • Brian Caffo, PhD

    Преподаватели:  Brian Caffo, PhD, Professor, Biostatistics

    Bloomberg School of Public Health
Основные сведения
Course 8 of 10 in the Data Science Specialization
Язык
English
Как пройти курсЧтобы пройти курс, выполните все оцениваемые задания.
Оценки пользователей
4.4 звезды
Средняя оценка пользователей: 4.4Посмотрите, что пишут учащиеся
Программа курса
НЕДЕЛЯ 1
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
9 видео, 3 материалов для самостоятельного изучения
  1. Lecture: Welcome to Practical Machine Learning
  2. Lecture: Syllabus
  3. Lecture: Pre-Course Survey
  4. Видео: Prediction motivation
  5. Видео: What is prediction?
  6. Видео: Relative importance of steps
  7. Видео: In and out of sample errors
  8. Видео: Prediction study design
  9. Видео: Types of errors
  10. Видео: Receiver Operating Characteristic
  11. Видео: Cross validation
  12. Видео: What data should you use?
Оцениваемый: Quiz 1
НЕДЕЛЯ 2
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
9 видео
  1. Видео: Caret package
  2. Видео: Data slicing
  3. Видео: Training options
  4. Видео: Plotting predictors
  5. Видео: Basic preprocessing
  6. Видео: Covariate creation
  7. Видео: Preprocessing with principal components analysis
  8. Видео: Predicting with Regression
  9. Видео: Predicting with Regression Multiple Covariates
Оцениваемый: Quiz 2
НЕДЕЛЯ 3
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.
5 видео
  1. Видео: Predicting with trees
  2. Видео: Bagging
  3. Видео: Random Forests
  4. Видео: Boosting
  5. Видео: Model Based Prediction
Оцениваемый: Quiz 3
НЕДЕЛЯ 4
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
4 видео, 2 материалов для самостоятельного изучения
  1. Видео: Regularized regression
  2. Видео: Combining predictors
  3. Видео: Forecasting
  4. Видео: Unsupervised Prediction
  5. Lecture: Course Project Instructions (READ FIRST)
  6. Lecture: Post-Course Survey
Оцениваемый: Quiz 4
Оцениваемый: Prediction Assignment Writeup
Оцениваемый: Course Project Prediction Quiz

Часто задаваемые вопросы
Как это работает
Travail en cours
Travail en cours

Chaque cours fonctionne comme un manuel interactif en proposant des vidéos préenregistrées, des quiz et des projets.

Aide de la part de vos pairs
Aide de la part de vos pairs

Connectez-vous à des milliers d'autres étudiants et débattez sur des idées, discutez le contenu du cours et obtenez de l'aide pour en maîtriser les concepts.

Certificats
Certificats

Obtenez une reconnaissance officielle pour votre travail et partagez votre réussite avec vos amis, vos collègues et vos employeurs.

Авторы
Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Стоимость
Приобрести курс
Получить доступ к материалам курса

Доступен

Получить доступ к оцениваемым материалам курса

Доступен

Получить итоговую оценку

Доступен

Earn a shareable Course Certificate

Доступен

Рейтинги и отзывы
Оценка 4.4 из 5 по 1,815 отзывам
Nguyen Thanh Trung

Thank you! My teacher. The course very good. Many thanks

KRISHNA RANI NAIDU

nice

EG

Great class. Easy to follow and I learned a great deal.

NA

This was my favorite class of the specialization. It was taught very well, and I felt like everything I learned in the previous classes were finally coming together.



Вас также могут заинтересовать
Университет Джонса Хопкинса
Reproducible Research
1 курс
Университет Джонса Хопкинса
Reproducible Research
Просмотреть курс
Университет Джонса Хопкинса
Exploratory Data Analysis
1 курс
Университет Джонса Хопкинса
Exploratory Data Analysis
Просмотреть курс
Университет Джонса Хопкинса
Statistical Inference
1 курс
Университет Джонса Хопкинса
Statistical Inference
Просмотреть курс
Университет Джонса Хопкинса
Developing Data Products
1 курс
Университет Джонса Хопкинса
Developing Data Products
Просмотреть курс
Университет Джонса Хопкинса
Getting and Cleaning Data
1 курс
Университет Джонса Хопкинса
Getting and Cleaning Data
Просмотреть курс
Coursera
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому, предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2018 Все права защищены.
Загрузить из App StoreЗагрузить в Google Play
  • Coursera
  • О проекте
  • Руководство
  • Карьера
  • Каталог
  • Сертификаты
  • Степени
  • Для бизнеса
  • Для правительственных организаций
  • Сообщество
  • Партнеры
  • Наставники
  • Переводчики
  • Разработчики
  • Бета-тестировщики
  • На связи
  • Блог
  • Facebook
  • LinkedIn
  • Twitter
  • Google+
  • Технический блог
  • Еще
  • Условия
  • Конфиденциальность
  • Помощь
  • Доступность
  • Пресса
  • Контакты
  • Справочник
  • Филиалы