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。
次における3の1コース
初級レベル

Basic coding (for loops, functions, if/else statements) & high school-level math (arithmetic, algebra)

Other math concepts will be explained

約33時間で修了
英語

学習内容

  • Build machine learning models in Python using popular machine learning libraries NumPy & scikit-learn

  • Build & train supervised machine learning models for prediction & binary classification tasks, including linear regression & logistic regression

習得するスキル

  • Regularization to Avoid Overfitting
  • Gradient Descent
  • Supervised Learning
  • Linear Regression
  • Logistic Regression for Classification
柔軟性のある期限
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提供:

Placeholder

deeplearning.ai

Placeholder

スタンフォード大学(Stanford University)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up99%(3,206 件の評価)
1

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7時間で修了

Week 1: Introduction to Machine Learning

7時間で修了
20件のビデオ (合計147分)
2

2

10時間で修了

Week 2: Regression with multiple input variables

10時間で修了
10件のビデオ (合計66分)
3

3

16時間で修了

Week 3: Classification

16時間で修了
11件のビデオ (合計98分), 1 学習用教材, 5 個のテスト

レビュー

SUPERVISED MACHINE LEARNING: REGRESSION AND CLASSIFICATION からの人気レビュー

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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。