Acerca de este Curso

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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.
Nivel intermedio
Aprox. 17 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Machine LearningMatlabPredictive Modelling
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ofrecido por

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MathWorks

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Creating Regression Models

5 horas para completar
11 videos (Total 73 minutos), 7 lecturas, 7 cuestionarios
11 videos
Instructor Introduction2m
Introduction to Supervised Machine Learning4m
Introduction to the Taxi Data7m
Creating and Cleaning Features8m
Introduction to Regression8m
Using the Regression Learner App10m
Customizing Model Parameters9m
Evaluating Regression Models6m
Evaluate Your Model in MATLAB9m
Summary of Regression1m
7 lecturas
Download and Install MATLAB15m
Data and Code Files15m
Supervised Machine Learning Reference10m
Introduction to Module 15m
Variables in the Taxi Data10m
Summary of Regression Models15m
Regression Metrics10m
3 ejercicios de práctica
Feature Engineering Review12m
Train a Regression Model30m
Apply the Regression Workflow45m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Creating Classification Models

4 horas para completar
6 videos (Total 45 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Using the Classification Learner App7m
Evaluating Classification Models11m
Evaluating Classification Models in MATLAB5m
Training a Multiclass Model7m
Summary of Classification1m
6 lecturas
Introduction to Module 25m
Summary of Classification Models15m
Binary Classification Metrics Reference20m
Evaluate and Customize Classification Models30m
Multiclass Classification Metrics Reference20m
Customizing Multiclass Models30m
2 ejercicios de práctica
Train a Classification Model30m
Apply The Classification Workflow50m
Semana
3

Semana 3

8 horas para completar

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 horas para completar
9 videos (Total 49 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
Using Validation Data During Training3m
Embedded Methods for Feature Selection7m
Using Regularization to Prevent Overfitting6m
Introduction to Ensemble Models3m
Training Ensemble Models3m
Introduction to Hyperparameters5m
Optimizing Hyperparameters8m
Summary of Module 32m
5 lecturas
Introduction to Module 310m
Examining Bias Variance Trade-off15m
Practice Partitioning Data30m
Using Wrapper Methods to Select Features40m
Introduction to the Course Project10m
2 ejercicios de práctica
Practice Reducing Model Complexity30m
Applying Ensemble Models30m

Reseñas

Principales reseñas sobre PREDICTIVE MODELING AND MACHINE LEARNING WITH MATLAB

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Practical Data Science with MATLAB

Practical Data Science with MATLAB

Preguntas Frecuentes

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