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In diesem Modul lernen Sie zwei wesentliche Regressionstechniken kennen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden - die lineare und die logistische Regression. Sie erkl盲ren die Rolle der Regression bei der Vorhersage von Ergebnissen, beschreiben die Unterschiede zwischen einfacher und multipler linearer Regression und wenden beide mit scikit-learn auf reale Daten an. Sie werden auch interpretieren, wie polynomiale und nicht-lineare Regressionsmodelle komplexe Muster erfassen. Das Modul f眉hrt in die logistische Regression als Klassifikationsmethode ein und leitet Sie an, Klassifikationsmodelle effektiv zu trainieren und zu testen. Zur Unterst眉tzung Ihres Lernens erhalten Sie ein Spickzettel: Lineare und logistische Regression, das die wichtigsten Konzepte, Formeln und Anwendungsf盲lle zusammenfasst.

In diesem Modul werden Sie eine Reihe von 眉berwachten maschinellen Lernmodellen erstellen und auswerten, um sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsprobleme zu l枚sen. Sie beginnen mit der Beschreibung, wie Klassifizierungsmodelle kategoriale Ergebnisse vorhersagen, und implementieren Mehrklassen-Klassifizierungsstrategien mit realen Daten. Anschlie脽end untersuchen Sie, wie 贰苍迟蝉肠丑别颈诲耻苍驳蝉产盲耻尘别 Vorhersagen treffen, und wenden sie sowohl auf Klassifizierungs- als auch auf Regressionsaufgaben an. Das Modul behandelt auch die Verwendung von Support Vector Machines (SVM) 蹿眉谤 die Betrugserkennung, die Anwendung von K-Nearest Neighbors (KNN) 蹿眉谤 die Kundenklassifizierung und das Training von Ensemble-Modellen wie Random Forest und XGBoost zur Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz. Sie werden zwischen Verzerrung und Varianz in der Modellleistung unterscheiden und untersuchen, wie Ensemble-Methoden helfen, diesen Kompromiss auszugleichen. Zur Unterst眉tzung Ihres Lernens erhalten Sie ein Spickzettel: Building Supervised Learning Models mit Schl眉sselbegriffen, Modelltypen und Bewertungstipps.

In diesem Modul lernen Sie, wie Techniken des un眉berwachten Lernens verborgene Muster in Daten aufdecken, ohne beschriftete Antworten zu verwenden. Sie werden Clustering-Konzepte beschreiben und K-Means auf reale Kundensegmentierungsaufgaben anwenden. Sie werden auch DBSCAN- und HDBSCAN-Modelle vergleichen, um dichte Cluster in r盲umlichen Daten zu identifizieren. 脺ber das Clustering hinaus erforschen Sie die 顿颈尘别苍蝉颈辞苍补濒颈迟盲迟蝉谤别诲耻办迟颈辞苍 als ein Werkzeug zur Vereinfachung hochdimensionaler Datens盲tze. Sie wenden PCA an, um Schl眉sselkomponenten aufzudecken, und nutzen fortgeschrittene Techniken wie t-SNE und UMAP zur Visualisierung der Datenstruktur. Zur Unterst眉tzung Ihres Lernens erhalten Sie ein Cheat Sheet: Aufbau von Modellen 蹿眉谤 un眉berwachtes Lernen, das die wichtigsten Methoden, praktische Anwendungsf盲lle und Vergleichsrichtlinien hervorhebt.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die Effektivit盲t von Modellen des maschinellen Lernens mithilfe von branchen眉blichen Bewertungs- und Validierungstechniken bewerten k枚nnen. Sie werden die wichtigsten Klassifizierungs- und Regressionsmetriken erkl盲ren, Modelle anhand von realen Daten bewerten und die Ergebnisse mit Tools wie Konfusionsmatrizen und Merkmalsbedeutungsdiagrammen interpretieren. Sie erfahren, wie Sie die Qualit盲t von Clustern beim un眉berwachten Lernen bewerten und Kreuzvalidierung anwenden, um 脺beranpassungen zu vermeiden. Das Modul stellt auch Regularisierungsmethoden vor, um die Modellgeneralisierung zu verbessern und die Merkmalskomplexit盲t zu reduzieren. Schlie脽lich erstellen Sie komplette Pipelines 蹿眉谤 maschinelles Lernen und optimieren sie mit GridSearchCV, wobei Sie h盲ufige Fallstricke wie Datenlecks erkennen. Zur Unterst眉tzung Ihres Lernens erhalten Sie ein Cheat Sheet: Evaluierung und Validierung von Modellen 蹿眉谤 maschinelles Lernen, das die wichtigsten Metriken, Techniken und Strategien zur Modelloptimierung enth盲lt.

In diesem letzten Modul werden Sie alle im Kurs erworbenen F盲higkeiten anwenden und demonstrieren. Sie beginnen mit einem Praxisprojekt unter Verwendung des Titanic-Datensatzes, um Klassifizierungsmodelle mit Hilfe von Pipelines, Kreuzvalidierung und Hyperparameter-Tuning zu erstellen und zu optimieren. Im abschlie脽enden Projekt entwickeln Sie einen Klassifikator zur Vorhersage von Niederschl盲gen anhand historischer Wetterdaten. Dazu geh枚ren Datenbereinigung, Feature Engineering, Modellerstellung und Leistungsbewertung. Zum Abschluss des Kurses werden Sie eine benotete 础产蝉肠丑濒耻蝉蝉辫谤眉蹿耻苍驳 ablegen, in der Ihr Wissen aus allen sechs Modulen getestet wird. Dieses Modul gibt Ihnen die M枚glichkeit, Ihr Wissen sowohl in der Praxis als auch in der Theorie unter Beweis zu stellen.