Über diesen Kurs

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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 32 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: Eight weeks of study, eight hours per week....

Englisch

Untertitel: Englisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    The concept of various machine learning algorithms.

  • Check

    How to apply machine learning models on datasets with Python in Jupyter Notebook.

  • Check

    How to evaluate machine learning models.

  • Check

    How to optimize machine learning models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Text AnalysisBasic Time Series AnalysisMachine Learning Model Evaluation and OptimizationPython ProgrammingMachine Learning Modeling

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Dozent

Bild des Dozenten, Linden Lu

Linden Lu 

Instructor
Department of Accountancy
539 Kursteilnehmer
2 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign-Logo

University of Illinois at Urbana-Champaign

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

INTRODUCTION TO THE COURSE

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 9 min), 3 Lektüren
2 Videos
About Linden Lu3m
3 Lektüren
Syllabus10m
Glossary10m
Update Your Profile10m
8 Stunden zum Abschließen

MODULE 1: INTRODUCTION TO MACHINE LEARNING

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 24 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
1.1 Introduction to Machine Learning6m
1.2 Introduction to Data Preprocessing10m
1.3 Introduction to Machine Learning Algorithms3m
1 Lektüre
Module 1 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 1 Quiz20m
Woche
2

Woche 2

8 Stunden zum Abschließen

MODULE 2: FUNDAMENTAL ALGORITHMS I

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 31 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
2.1 Introduction to Linear Regression12m
2.2 Introduction to Logistic Regression8m
2.3 Introduction to Decision Tree6m
1 Lektüre
Module 2 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz20m
Woche
3

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

MODULE 3: Fundamental Algorithms II

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 15 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
3.1 Introduction to K-nearest Neighbors5m
3.2 Introduction to Support Vector Machine4m
3.3 Introduction to Bagging and Random Forest3m
1 Lektüre
Module 3 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz20m
Woche
4

Woche 4

8 Stunden zum Abschließen

MODULE 4: MODEL EVALUATION

8 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 31 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
4.1 Regressive Evaluation Metrics8m
4.2 Classification Evaluation Metrics I13m
4.3 Classification Evaluation Metrics II7m
1 Lektüre
Module 4 Overview and Resources10m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz20m

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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