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。
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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。
約9時間で修了
英語

学習内容

  • Use the basic components of building and applying prediction functions

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

  • Describe machine learning methods such as regression or classification trees

  • Explain the complete process of building prediction functions

習得するスキル

  • Random Forest
  • Machine Learning (ML) Algorithms
  • Machine Learning
  • R Programming
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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 Up89%(7,076 件の評価)
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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 学習用教材, 1 個のテスト
2
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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)
3
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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)
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 学習用教材, 3 個のテスト

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。