Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Anfänger“

Basic coding (for loops, functions, if/else statements) & high school-level math (arithmetic, algebra)

Other math concepts will be explained

Ca. 33 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Build machine learning models in Python using popular machine learning libraries NumPy & scikit-learn

  • Build & train supervised machine learning models for prediction & binary classification tasks, including linear regression & logistic regression

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Regularization to Avoid Overfitting
  • Gradient Descent
  • Supervised Learning
  • Linear Regression
  • Logistic Regression for Classification
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Stufe „Anfänger“

Basic coding (for loops, functions, if/else statements) & high school-level math (arithmetic, algebra)

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Ca. 33 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

deeplearning.ai

Placeholder

Stanford University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up99%(33,912 Bewertungen)
Woche
1
Woche 1
7 Stunden zum Abschließen

Week 1: Introduction to Machine Learning

7 Stunden zum Abschließen
20 Videos (Gesamt 147 min)
Woche
2
Woche 2
10 Stunden zum Abschließen

Week 2: Regression with multiple input variables

10 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 66 min)
Woche
3
Woche 3
16 Stunden zum Abschließen

Week 3: Classification

16 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 98 min), 1 Lektüre, 5 Quiz

Bewertungen

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Über den Spezialisierung Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen

Häufig gestellte Fragen

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