Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

38%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

38%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

12%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Use the basic components of building and applying prediction functions

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

  • Describe machine learning methods such as regression or classification trees

  • Explain the complete process of building prediction functions

Kompetenzen, die Sie erwerben

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

Karriereergebnisse der Lernenden

38%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

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von

Placeholder

Johns Hopkins University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up89%(6,237 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation

2 Stunden zum Abschließen
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 130m
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Week 2: The Caret Package

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 96 min)
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 230m
Woche
3

Woche 3

1 Stunde zum Abschließen

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

1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 48 min)
5 Videos
Bagging9m
Random Forests6m
Boosting7m
Model Based Prediction11m
1 praktische Übung
Quiz 330m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

3 Stunden zum Abschließen
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 430m
Course Project Prediction Quiz30m

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