このコースについて

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受講生の就業成果

38%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

昇給や昇進につながった
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。
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9時間で修了
英語

習得するスキル

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

受講生の就業成果

38%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

12%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
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100%オンライン
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約9時間で修了
英語

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

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up88%(6,125 件の評価)Info
1

1

2時間で修了

Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation

2時間で修了
9件のビデオ (合計73分), 4 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
4件の学習用教材
Welcome to Practical Machine Learning10 分
A Note of Explanation2 分
Syllabus10 分
Pre-Course Survey10 分
1の練習問題
Quiz 130 分
2

2

2時間で修了

Week 2: The Caret Package

2時間で修了
9件のビデオ (合計96分)
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 230 分
3

3

1時間で修了

Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions

1時間で修了
5件のビデオ (合計48分)
5件のビデオ
Bagging9 分
Random Forests6 分
Boosting7 分
Model Based Prediction11 分
1の練習問題
Quiz 330 分
4

4

3時間で修了

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

3時間で修了
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 430 分
Course Project Prediction Quiz30 分

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、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。