このコースについて
60,014 最近の表示

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, 韓国語

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

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, 韓国語

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

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 110 分
2
2時間で修了

Week 2: The Caret Package

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

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

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
502件のレビューChevron Right

39%

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

Practical Machine Learning からの人気レビュー

by JCJan 17th 2017

excellent course. Be prepared to learn a lot if you work hard and don't give up if you think it is hard, just continue thinking, and interact with other students and tutors + Google and Stackoverflow!

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.

講師

Avatar

Jeff Leek, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

Roger D. Peng, PhD

Associate Professor, Biostatistics
Bloomberg School of Public Health
Avatar

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....

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。