Decision Tree and Random Forest Classification using Julia

4.6
12件の評価
提供:
Coursera Project Network
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Learn about stumps, decision trees and random forests.

Learn how to check the performance of a decision tree and random forest.

Work with a real world dataset.

Clock1 hour 30 minutes
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

This guided project is about glass classification using decision tree classification and random forest classification in Julia. It is ideal for beginners who do not know what decision trees or random forests are because this project explains these concepts in simple terms. While you are watching me code, you will get a cloud desktop with all the required software pre-installed. This will allow you to code along with me. After all, we learn best with active, hands-on learning. Special features: 1) Simple explanations of important concepts. 2) Use of images to aid in explanation. 3) Challenges to ensure that the learner gets practice. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Decision Tree
  • Data Analysis
  • Random Forest
  • Classification Algorithms
  • julia

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Learn about stumps and their importance.

  2. Learn how to build a decision tree.

  3. Learn how to prune a decision tree.

  4. Learn how to build a random forest.

  5. Learn how to do hyper parameter tuning

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

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。