このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
中級レベル

Calculus, Linear algebra, Python

約41時間で修了
英語

学習内容

  • Use modern machine learning tools and python libraries.

  • Compare logistic regression’s strengths and weaknesses.

  • Explain how to deal with linearly-inseparable data.

  • Explain what decision tree is & how it splits nodes.

習得するスキル

  • Hyperparameter
  • Decision Tree
  • ensembling
  • sklearn
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
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コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder)

修士号の取得を目指しましょう

この コース は コロラド大学ボルダー校(University of Colorado Boulder) の100%オンラインの Master of Science in Data Science の一部です。 プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7時間で修了

Introduction to Machine Learning, Linear Regression

7時間で修了
5件のビデオ (合計67分), 11 学習用教材, 5 個のテスト
2

2

7時間で修了

Multilinear Regression

7時間で修了
4件のビデオ (合計44分), 6 学習用教材, 3 個のテスト
3

3

7時間で修了

Logistic Regression

7時間で修了
4件のビデオ (合計63分), 6 学習用教材, 3 個のテスト
4

4

7時間で修了

Non-parametric Models: KNN and Decision Trees

7時間で修了
5件のビデオ (合計66分), 6 学習用教材, 3 個のテスト

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。