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DeepLearning.AI
Stanford University
脺berwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

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DeepLearning.AI
Stanford University

脺berwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Maschinelles Lernen

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Andrew Ng
Aarti Bagul
Geoff Ladwig

Dozenten: Andrew Ng

TOP-LEHRKRAFT

1.054.992 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(30,219听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)

Stufe Anf盲nger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
3 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen Sie Modelle 蹿眉谤 maschinelles Lernen in Python mit den beliebten Bibliotheken 蹿眉谤 maschinelles Lernen NumPy & scikit-learn

  • Erstellen und trainieren Sie 眉berwachte maschinelle Lernmodelle 蹿眉谤 Vorhersagen und bin盲re Klassifizierungsaufgaben, einschlie脽lich linearer Regression und logistischer Regression

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Pr盲diktive Modellierung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek 蹿眉谤 Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: K眉nstliche Intelligenz
  • Kategorie: 脺berwachtes Lernen
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Jupyter

Wichtige Details

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Bewertungen

9 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Willkommen bei der Machine Learning Specialization! Sie schlie脽en sich Millionen von anderen an, die entweder diesen oder den urspr眉nglichen Kurs belegt haben, der zur Gr眉ndung von 糖心vlog官网观看 f眉hrte und Millionen von anderen Lernenden wie Ihnen geholfen hat, einen Einblick in die aufregende Welt des maschinellen Lernens zu erhalten!

Das ist alles enthalten

20 Videos1 Lekt眉re3 Aufgaben1 App-Element4 Unbewertete Labore

In dieser Woche werden Sie die lineare Regression erweitern, um mit mehreren Eingangsmerkmalen umgehen zu k枚nnen. Au脽erdem lernen Sie einige Methoden kennen, mit denen Sie das Training und die Leistung Ihres Modells verbessern k枚nnen, z. B. Vektorisierung, Feature-Skalierung, Feature-Engineering und polynomiale Regression. Am Ende der Woche werden Sie die Implementierung der linearen Regression in Code 眉ben.

Das ist alles enthalten

10 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore

Diese Woche lernen Sie die andere Art des 眉berwachten Lernens, die Klassifizierung. Sie lernen, wie Sie mit dem logistischen Regressionsmodell Kategorien vorhersagen k枚nnen. Sie lernen das Problem der 脺beranpassung kennen und erfahren, wie Sie dieses Problem mit einer Methode namens Regularisierung l枚sen k枚nnen. Am Ende dieser Woche werden Sie die Implementierung der logistischen Regression mit Regularisierung 眉ben!

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Programmieraufgabe9 Unbewertete Labore

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen
5.0 (10,873 Bewertungen)
Andrew Ng

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51 Kurse9.138.157 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥

Bewertungen von Lernenden

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30.219 Bewertungen

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Gepr眉ft am 28. Jan. 2025

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Gepr眉ft am 30. Apr. 2023

SB
5

Gepr眉ft am 7. Nov. 2022

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