Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

38%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

12%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Aprox. 9 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Habilidades que obtendrás

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

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Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Coreano

ofrecido por

Placeholder

Universidad Johns Hopkins

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up88%(6,103 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation

2 horas para completar
9 videos (Total 73 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario
9 videos
What is prediction?8m
Relative importance of steps9m
In and out of sample errors6m
Prediction study design9m
Types of errors10m
Receiver Operating Characteristic5m
Cross validation8m
What data should you use?6m
4 lecturas
Welcome to Practical Machine Learning10m
A Note of Explanation2m
Syllabus10m
Pre-Course Survey10m
1 ejercicio de práctica
Quiz 130m
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Week 2: The Caret Package

2 horas para completar
9 videos (Total 96 minutos)
9 videos
Data slicing5m
Training options7m
Plotting predictors10m
Basic preprocessing10m
Covariate creation17m
Preprocessing with principal components analysis14m
Predicting with Regression12m
Predicting with Regression Multiple Covariates11m
1 ejercicio de práctica
Quiz 230m
Semana
3

Semana 3

1 hora para completar

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

1 hora para completar
5 videos (Total 48 minutos)
5 videos
Bagging9m
Random Forests6m
Boosting7m
Model Based Prediction11m
1 ejercicio de práctica
Quiz 330m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

3 horas para completar
4 videos (Total 33 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
4 videos
Combining predictors7m
Forecasting7m
Unsupervised Prediction4m
2 lecturas
Course Project Instructions (READ FIRST)10m
Post-Course Survey10m
2 ejercicios de práctica
Quiz 430m
Course Project Prediction Quiz30m

Reseñas

Principales reseñas sobre PRACTICAL MACHINE LEARNING

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Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.