One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.
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Johns Hopkins UniversityÃœber diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Arabischer Raum, Französisch, Portugiesisch (europäisch), Italienisch, Vietnamesisch, Koreanisch, Deutsch, Russisch, Englisch, Spanisch
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 Forest
- Machine Learning (ML) Algorithms
- Machine Learning
- R Programming
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von
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
2 Stunden zum Abschließen
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 73 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
2 Stunden zum Abschließen
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 96 min)
1 Stunde zum Abschließen
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 48 min)
3 Stunden zum Abschließen
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
3 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 33 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
Bewertungen
- 5 stars66,42Â %
- 4 stars22,36Â %
- 3 stars6,91Â %
- 2 stars2,52Â %
- 1 star1,77Â %
Top-Bewertungen von PRAKTISCHES MASCHINELLES LERNEN
von JF13. Feb. 2019
Very good course. Clear explanations and examples give a good overview of the foundations of Machine Learning. After this course the student can build Machine Learning models.
von UY16. Nov. 2016
Great course. Only missing piece is the working information / maths behind the models. But as the name suggests it teaches practical approach towards machine learning.
von LS3. Feb. 2018
The practical machine learning course is a booster for the data science aspirant.The concept taught by the Prof Jeff Leek is easily understandable. Thank you so much Sir.
von HP12. März 2021
This is a well thought about course which focuses on familiarizing the learner on the concepts of Machine Learning and develops a love in the learner towards predictive modeling. Thank you
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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