Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

37%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

37%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

12%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
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.
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

37%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

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12%

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Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

Johns Hopkins University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up89%(6,819 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
Woche
2

Woche 2

2 Stunden zum Abschließen

Week 2: The Caret Package

2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 96 min)
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)
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

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Häufig gestellte Fragen

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