Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

37%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

37%

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)

Qué aprenderás

  • 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

Habilidades que obtendrás

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

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37%

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ofrecido por

Placeholder

Universidad Johns Hopkins

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up89%(6,768 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
Semana
2

Semana 2

2 horas para completar

Week 2: The Caret Package

2 horas para completar
9 videos (Total 96 minutos)
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)
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

Reseñas

Principales reseñas sobre PRACTICAL MACHINE LEARNING

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Preguntas Frecuentes

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