Über diesen Kurs

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Ca. 8 Stunden zum Abschließen
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University of California San Diego

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Week 1: Supervised Learning & Regression

3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 46 min), 4 Lektüren, 3 Quiz
5 Videos
Supervised Learning: Regression9m
Regression in Python10m
Time-Series Regression8m
Autoregression6m
4 Lektüren
Syllabus10m
Course Materials10m
Set Up Your System10m
Recap: Mathematical Notation10m
3 praktische Übungen
Review: Supervised Learning30m
Review: Regression30m
Supervised Learning & Regression10m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Week 2: Features

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 29 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
4 Videos
Features from Temporal Data8m
Feature Transformations4m
Missing Values7m
1 Lektüre
Supplementary Notebook for Features3m
3 praktische Übungen
Review: Getting Features
Review: Working with Features
Features10m
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

Week 3: Classification

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 31 min)
4 Videos
Classification: Nearest Neighbors4m
Classification: Logistic Regression10m
Introduction to Support Vector Machines10m
3 praktische Übungen
Review: Classification and K-Nearest Neighbors30m
Review: Logistic Regression and Support Vector Machines5m
Classification10m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Week 4: Gradient Descent

2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 36 min)
5 Videos
Introduction to Training and Testing6m
Gradient Descent in Python8m
Gradient Descent in TensorFlow6m
Livecoding: Tensorflow7m
3 praktische Übungen
Review: Classification and Training30m
Review: Gradient Descent30m
More on Classification15m

Über den Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics

Python Data Products for Predictive Analytics

Häufig gestellte Fragen

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..