このコースについて
4.5
2,460件の評価
462件のレビュー

次における10の8コース

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。

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。

約14時間で修了

英語

字幕:英語

学習内容

  • Check

    Describe machine learning methods such as regression or classification trees

  • Check

    Explain the complete process of building prediction functions

  • Check

    Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates

  • Check

    Use the basic components of building and applying prediction functions

習得するスキル

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

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約14時間で修了

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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation

This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation....
9件のビデオ (合計73分), 3 readings, 1 quiz
9件のビデオ
What is prediction?8 分
Relative importance of steps9 分
In and out of sample errors6 分
Prediction study design9 分
Types of errors10 分
Receiver Operating Characteristic5 分
Cross validation8 分
What data should you use?6 分
3件の学習用教材
Welcome to Practical Machine Learning10 分
Syllabus10 分
Pre-Course Survey10 分
1の練習問題
Quiz 110 分
2
2時間で修了

Week 2: The Caret Package

This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing....
9件のビデオ (合計96分), 1 quiz
9件のビデオ
Data slicing5 分
Training options7 分
Plotting predictors10 分
Basic preprocessing10 分
Covariate creation17 分
Preprocessing with principal components analysis14 分
Predicting with Regression12 分
Predicting with Regression Multiple Covariates11 分
1の練習問題
Quiz 210 分
3
1時間で修了

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....
5件のビデオ (合計48分), 1 quiz
5件のビデオ
Bagging9 分
Random Forests6 分
Boosting7 分
Model Based Prediction11 分
1の練習問題
Quiz 310 分
4
4時間で修了

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

This week, we will cover regularized regression and combining predictors. ...
4件のビデオ (合計33分), 2 readings, 3 quizzes
4件のビデオ
Combining predictors7 分
Forecasting7 分
Unsupervised Prediction4 分
2件の学習用教材
Course Project Instructions (READ FIRST)10 分
Post-Course Survey10 分
2の練習問題
Quiz 410 分
Course Project Prediction Quiz40 分
4.5
462件のレビューChevron Right

42%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

41%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

15%

昇給や昇進につながった

人気のレビュー

by ADMar 1st 2017

Issues of every stage of the construction of learning machine model, as well as issues with several different machine learning methods are well and in fine yet very understandable detail explained.

by DHJun 18th 2018

Excellent introduction to basic ML techniques. A lot of material covered in a short period of time! I will definitely seek more advanced training out of the inspiration provided by this class.

講師

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Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
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Brian Caffo, PhD

Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health

ジョンズ・ホプキンズ大学(Johns Hopkins University)について

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....

データサイエンスの専門講座について

Ask the right questions, manipulate data sets, and create visualizations to communicate results. This Specialization covers the concepts and tools you'll need throughout the entire data science pipeline, from asking the right kinds of questions to making inferences and publishing results. In the final Capstone Project, you’ll apply the skills learned by building a data product using real-world data. At completion, students will have a portfolio demonstrating their mastery of the material....
データサイエンス

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。