Acerca de este Curso

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Nivel intermedio
Aprox. 11 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

Regression AnalysisSupervised LearningLinear RegressionRidge RegressionMachine Learning (ML) Algorithms
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ofrecido por

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IBM

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

2 horas para completar

Introduction to Supervised Machine Learning and Linear Regression

2 horas para completar
9 videos (Total 77 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
9 videos
Introduction to Supervised Machine Learning: What is Machine Learning?4m
Introduction to Supervised Machine Learning: Types of Machine Learning10m
Supervised Machine Learning for Interpretation and Prediction12m
Regression and Classification Examples7m
Introduction to Linear Regression12m
Linear Regression Demo - Part110m
Linear Regression Demo - Part211m
Linear Regression Demo - Part34m
3 lecturas
Course Prerequisites4m
Linear Regression Demo (Activity)10m
Summary/Review4m
3 ejercicios de práctica
Check for Understanding15m
Check for Understanding15m
End of Module Quiz20m
Semana
2

Semana 2

4 horas para completar

Data Splits and Cross Validation

4 horas para completar
12 videos (Total 116 minutos), 3 lecturas, 4 cuestionarios
12 videos
Training and Test Splits Lab - Part 17m
Training and Test Splits Lab - Part 216m
Training and Test Splits Lab - Part 310m
Training and Test Splits Lab - Part 45m
Cross Validation11m
Cross Validation Demo - Part 110m
Cross Validation Demo - Part 28m
Cross Validation Demo - Part 311m
Cross Validation Demo - Part 410m
Cross Validation Demo - Part 56m
Polynomial Regression7m
3 lecturas
Training and Test Splits Demo10m
Cross Validation Demo10m
Summary/Review4m
4 ejercicios de práctica
Check for Understanding15m
Check for Understanding15m
Check for Understanding30m
End of Module Quiz15m
Semana
3

Semana 3

5 horas para completar

Regression with Regularization Techniques: Ridge, LASSO, and Elastic Net

5 horas para completar
11 videos (Total 126 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios
11 videos
Regularization and Model Selection7m
Ridge Regression8m
LASSO Regression12m
Polynomial Features and Regularization Demo - Part 120m
Polynomial Features and Regularization Demo - Part 211m
Polynomial Features and Regularization Demo - Part 310m
Further details of regularization14m
Details of Regularization - Part 18m
Details of Regularization - Part 29m
Details of Regularization - Part 39m
3 lecturas
Polynomial Features and Regularization Demo10m
Details of Regularization Demo10m
Summary/Review10m
2 ejercicios de práctica
Check for Understanding15m
End of Module Quiz15m

Reseñas

Principales reseñas sobre SUPERVISED LEARNING: REGRESSION

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Preguntas Frecuentes

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