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Dieser Kurs f眉hrt Sie in eine der wichtigsten Arten von Modellierungsfamilien des 眉berwachten maschinellen Lernens ein: Regression. Sie lernen, wie man Regressionsmodelle trainiert, um kontinuierliche Ergebnisse vorherzusagen, und wie man Fehlermetriken verwendet, um verschiedene Modelle miteinander zu vergleichen. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: Die Verwendungszwecke und Anwendungen von Klassifizierung und Regression im Kontext des 眉berwachten maschinellen Lernens zu unterscheiden Lineare Regressionsmodelle zu beschreiben und zu verwenden Verschiedene Fehlermetriken zu vergleichen und ein lineares Regressionsmodell auszuw盲hlen, das am besten zu Ihren Daten passt Erkl盲ren Sie, warum Regularisierung helfen kann, eine 脺beranpassung zu verhindern Verwenden Sie Regularisierungsregressionen: Ridge, LASSO und Elastic net Wer sollte diesen Kurs besuchen? Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die praktische Erfahrungen mit Regressionstechniken des 眉berwachten maschinellen Lernens in einem gesch盲ftlichen Umfeld sammeln m枚chten. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Um diesen Kurs optimal nutzen zu k枚nnen, sollten Sie mit der Programmierung in einer Python-Entwicklungsumgebung vertraut sein und 眉ber ein grundlegendes Verst盲ndnis von Datenbereinigung, explorativer Datenanalyse, Kalk眉l, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik verf眉gen.

Dieser Kurs f眉hrt Sie in eine der wichtigsten Arten von Modellierungsfamilien des 眉berwachten maschinellen Lernens ein: Klassifizierung. Sie lernen, wie Sie pr盲diktive Modelle trainieren, um kategoriale Ergebnisse zu klassifizieren und wie Sie Fehlermetriken verwenden, um verschiedene Modelle zu vergleichen. Der praktische Teil dieses Kurses konzentriert sich auf die Anwendung von Best Practices 蹿眉谤 die Klassifizierung, einschlie脽lich der Aufteilung in Training und Test und den Umgang mit Datens盲tzen mit unausgewogenen Klassen.

Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: - Einsatz und Anwendungen von Klassifizierungs- und Klassifizierungs-Ensembles zu unterscheiden - logistische Regressionsmodelle zu beschreiben und zu verwenden - Entscheidungsbaum- und Baum-Ensemble-Modelle zu beschreiben und zu verwenden - andere Ensemble-Methoden 蹿眉谤 die Klassifizierung zu beschreiben und zu verwenden - eine Vielzahl von Fehlermetriken zu vergleichen und das Klassifizierungsmodell auszuw盲hlen, das am besten zu Ihren Daten passt - Oversampling und Undersampling als Techniken zu verwenden, um unausgewogene Klassen in einem Datensatz zu behandeln Wer sollte diesen Kurs besuchen? Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die praktische Erfahrungen mit Klassifizierungstechniken des 眉berwachten maschinellen Lernens in einem gesch盲ftlichen Umfeld sammeln m枚chten. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Um diesen Kurs optimal nutzen zu k枚nnen, sollten Sie mit der Programmierung in einer Python-Entwicklungsumgebung vertraut sein und 眉ber ein grundlegendes Verst盲ndnis von Datenbereinigung, explorativer Datenanalyse, Kalk眉l, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik verf眉gen.

Dieser Kurs f眉hrt Sie in eine der wichtigsten Arten des maschinellen Lernens ein: Un眉berwachtes Lernen. Sie lernen, wie Sie Erkenntnisse aus Datens盲tzen gewinnen k枚nnen, 蹿眉谤 die es keine Zielvariable oder markierte Variable gibt. Sie lernen verschiedene Clustering- und Dimensionsreduktionsalgorithmen 蹿眉谤 un眉berwachtes Lernen kennen und erfahren, wie Sie den Algorithmus ausw盲hlen, der am besten zu Ihren Daten passt. Der praktische Teil dieses Kurses konzentriert sich auf die Anwendung von Best Practices 蹿眉谤 un眉berwachtes Lernen. Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein: die Arten von Problemen zu erkl盲ren, die sich 蹿眉谤 Ans盲tze des un眉berwachten Lernens eignen den Fluch der Dimensionalit盲t zu erkl盲ren und wie er das Clustering bei vielen Merkmalen erschwert g盲ngige Algorithmen 蹿眉谤 Clustering und Dimensionsreduktion zu beschreiben und zu verwenden gegebenenfalls Clustering-Punkte auszuprobieren und die Leistung von Modellen pro Cluster zu vergleichen die 蹿眉谤 die Charakterisierung von Clustern relevanten Metriken zu verstehen Wer sollte diesen Kurs besuchen?

Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, die praktische Erfahrungen mit Techniken des un眉berwachten maschinellen Lernens in einem gesch盲ftlichen Umfeld sammeln m枚chten. Welche Kenntnisse sollten Sie mitbringen? Um diesen Kurs optimal nutzen zu k枚nnen, sollten Sie mit der Programmierung in einer Python-Entwicklungsumgebung vertraut sein und 眉ber ein grundlegendes Verst盲ndnis von Datenbereinigung, explorativer Datenanalyse, Kalk眉l, linearer Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik verf眉gen.