Über diesen Kurs
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Ca. 14 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Describe machine learning methods such as regression or classification trees

  • Check

    Explain the complete process of building prediction functions

  • Check

    Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates

  • Check

    Use the basic components of building and applying prediction functions

Kompetenzen, die Sie erwerben

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation

9 Videos (Gesamt 73 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
What is prediction?8m
Relative importance of steps9m
In and out of sample errors6m
Prediction study design9m
Types of errors10m
Receiver Operating Characteristic5m
Cross validation8m
What data should you use?6m
4 Lektüren
Welcome to Practical Machine Learning10m
A Note of Explanation2m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
1 praktische Übung
Quiz 110m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

Week 2: The Caret Package

9 Videos (Gesamt 96 min), 1 Quiz
9 Videos
Data slicing5m
Training options7m
Plotting predictors10m
Basic preprocessing10m
Covariate creation17m
Preprocessing with principal components analysis14m
Predicting with Regression12m
Predicting with Regression Multiple Covariates11m
1 praktische Übung
Quiz 210m
Woche
3
1 Stunde zum Abschließen

Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions

5 Videos (Gesamt 48 min), 1 Quiz
5 Videos
Bagging9m
Random Forests6m
Boosting7m
Model Based Prediction11m
1 praktische Übung
Quiz 310m
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

4 Videos (Gesamt 33 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
4 Videos
Combining predictors7m
Forecasting7m
Unsupervised Prediction4m
2 Lektüren
Course Project Instructions (READ FIRST)10m
Post-Course Survey10m
2 praktische Übungen
Quiz 410m
Course Project Prediction Quiz40m
4.5
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Top-Bewertungen von Practical Machine Learning

von JCJan 17th 2017

excellent course. Be prepared to learn a lot if you work hard and don't give up if you think it is hard, just continue thinking, and interact with other students and tutors + Google and Stackoverflow!

von ADMar 1st 2017

Issues of every stage of the construction of learning machine model, as well as issues with several different machine learning methods are well and in fine yet very understandable detail explained.

Dozenten

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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

Über Johns Hopkins University

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....

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 sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird 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.

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