Об этом курсе

Недавно просмотрено: 72,998
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.
Промежуточный уровень
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Machine LearningMatlabPredictive Modelling
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.
Промежуточный уровень
Прибл. 17 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

MathWorks

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Creating Regression Models

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 73 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
11 видео
Instructor Introduction2мин
Introduction to Supervised Machine Learning4мин
Introduction to the Taxi Data7мин
Creating and Cleaning Features8мин
Introduction to Regression8мин
Using the Regression Learner App10мин
Customizing Model Parameters9мин
Evaluating Regression Models6мин
Evaluate Your Model in MATLAB9мин
Summary of Regression1мин
7 материалов для самостоятельного изучения
Download and Install MATLAB15мин
Data and Code Files15мин
Supervised Machine Learning Reference10мин
Introduction to Module 15мин
Variables in the Taxi Data10мин
Summary of Regression Models15мин
Regression Metrics10мин
3 практических упражнения
Feature Engineering Review12мин
Train a Regression Model30мин
Apply the Regression Workflow45мин
Неделя
2

Неделя 2

4 ч. на завершение

Creating Classification Models

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 45 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Using the Classification Learner App7мин
Evaluating Classification Models11мин
Evaluating Classification Models in MATLAB5мин
Training a Multiclass Model7мин
Summary of Classification1мин
6 материалов для самостоятельного изучения
Introduction to Module 25мин
Summary of Classification Models15мин
Binary Classification Metrics Reference20мин
Evaluate and Customize Classification Models30мин
Multiclass Classification Metrics Reference20мин
Customizing Multiclass Models30мин
2 практических упражнения
Train a Classification Model30мин
Apply The Classification Workflow50мин
Неделя
3

Неделя 3

8 ч. на завершение

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 ч. на завершение
9 видео ((всего 49 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
Using Validation Data During Training3мин
Embedded Methods for Feature Selection7мин
Using Regularization to Prevent Overfitting6мин
Introduction to Ensemble Models3мин
Training Ensemble Models3мин
Introduction to Hyperparameters5мин
Optimizing Hyperparameters8мин
Summary of Module 32мин
5 материалов для самостоятельного изучения
Introduction to Module 310мин
Examining Bias Variance Trade-off15мин
Practice Partitioning Data30мин
Using Wrapper Methods to Select Features40мин
Introduction to the Course Project10мин
2 практических упражнения
Practice Reducing Model Complexity30мин
Applying Ensemble Models30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

Посмотреть все отзывы

Специализация Practical Data Science with MATLAB: общие сведения

Practical Data Science with MATLAB

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.