Über diesen Kurs

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine LearningMatlabPredictive Modelling
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MathWorks

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Creating Regression Models

5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 73 min), 7 Lektüren, 7 Quiz
11 Videos
Instructor Introduction2m
Introduction to Supervised Machine Learning4m
Introduction to the Taxi Data7m
Creating and Cleaning Features8m
Introduction to Regression8m
Using the Regression Learner App10m
Customizing Model Parameters9m
Evaluating Regression Models6m
Evaluate Your Model in MATLAB9m
Summary of Regression1m
7 Lektüren
Download and Install MATLAB15m
Data and Code Files15m
Supervised Machine Learning Reference10m
Introduction to Module 15m
Variables in the Taxi Data10m
Summary of Regression Models15m
Regression Metrics10m
3 praktische Übungen
Feature Engineering Review12m
Train a Regression Model30m
Apply the Regression Workflow45m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Creating Classification Models

4 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 45 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Using the Classification Learner App7m
Evaluating Classification Models11m
Evaluating Classification Models in MATLAB5m
Training a Multiclass Model7m
Summary of Classification1m
6 Lektüren
Introduction to Module 25m
Summary of Classification Models15m
Binary Classification Metrics Reference20m
Evaluate and Customize Classification Models30m
Multiclass Classification Metrics Reference20m
Customizing Multiclass Models30m
2 praktische Übungen
Train a Classification Model30m
Apply The Classification Workflow50m
Woche
3

Woche 3

8 Stunden zum Abschließen

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 49 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
9 Videos
Using Validation Data During Training3m
Embedded Methods for Feature Selection7m
Using Regularization to Prevent Overfitting6m
Introduction to Ensemble Models3m
Training Ensemble Models3m
Introduction to Hyperparameters5m
Optimizing Hyperparameters8m
Summary of Module 32m
5 Lektüren
Introduction to Module 310m
Examining Bias Variance Trade-off15m
Practice Partitioning Data30m
Using Wrapper Methods to Select Features40m
Introduction to the Course Project10m
2 praktische Übungen
Practice Reducing Model Complexity30m
Applying Ensemble Models30m

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Über den Spezialisierung Practical Data Science with MATLAB

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Häufig gestellte Fragen

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