このコースについて

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約17時間で修了
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習得するスキル

Machine LearningMatlabPredictive Modelling
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MathWorks

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Creating Regression Models

5時間で修了
11件のビデオ (合計73分), 7 readings, 7 quizzes
11件のビデオ
Instructor Introduction2 分
Introduction to Supervised Machine Learning4 分
Introduction to the Taxi Data7 分
Creating and Cleaning Features8 分
Introduction to Regression8 分
Using the Regression Learner App10 分
Customizing Model Parameters9 分
Evaluating Regression Models6 分
Evaluate Your Model in MATLAB9 分
Summary of Regression1 分
7件の学習用教材
Download and Install MATLAB15 分
Data and Code Files15 分
Supervised Machine Learning Reference10 分
Introduction to Module 15 分
Variables in the Taxi Data10 分
Summary of Regression Models15 分
Regression Metrics10 分
3の練習問題
Feature Engineering Review12 分
Train a Regression Model30 分
Apply the Regression Workflow45 分
2

2

4時間で修了

Creating Classification Models

4時間で修了
6件のビデオ (合計45分), 6 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Using the Classification Learner App7 分
Evaluating Classification Models11 分
Evaluating Classification Models in MATLAB5 分
Training a Multiclass Model7 分
Summary of Classification1 分
6件の学習用教材
Introduction to Module 25 分
Summary of Classification Models15 分
Binary Classification Metrics Reference20 分
Evaluate and Customize Classification Models30 分
Multiclass Classification Metrics Reference20 分
Customizing Multiclass Models30 分
2の練習問題
Train a Classification Model30 分
Apply The Classification Workflow50 分
3

3

8時間で修了

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8時間で修了
9件のビデオ (合計49分), 5 readings, 3 quizzes
9件のビデオ
Using Validation Data During Training3 分
Embedded Methods for Feature Selection7 分
Using Regularization to Prevent Overfitting6 分
Introduction to Ensemble Models3 分
Training Ensemble Models3 分
Introduction to Hyperparameters5 分
Optimizing Hyperparameters8 分
Summary of Module 32 分
5件の学習用教材
Introduction to Module 310 分
Examining Bias Variance Trade-off15 分
Practice Partitioning Data30 分
Using Wrapper Methods to Select Features40 分
Introduction to the Course Project10 分
2の練習問題
Practice Reducing Model Complexity30 分
Applying Ensemble Models30 分

レビュー

PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB からの人気レビュー

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Practical Data Science with MATLAB専門講座について

Do you find yourself in an industry or field that increasingly uses data to answer questions? Are you working with an overwhelming amount of data and need to make sense of it? Do you want to avoid becoming a full-time software developer or statistician to do meaningful tasks with your data? Completing this specialization will give you the skills and confidence you need to achieve practical results in Data Science quickly. Being able to visualize, analyze, and model data are some of the most in-demand career skills from fields ranging from healthcare, to the auto industry, to tech startups. This specialization assumes you have domain expertise in a technical field and some exposure to computational tools, such as spreadsheets. To be successful in completing the courses, you should have some background in basic statistics (histograms, averages, standard deviation, curve fitting, interpolation). Throughout this specialization, you will be using MATLAB. MATLAB is the go-to choice for millions of people working in engineering and science, and provides the capabilities you need to accomplish your data science tasks. You will be provided with free access to MATLAB for the duration of the specialization to complete your work....
Practical Data Science with MATLAB

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。