À propos de ce cours

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Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Niveau intermédiaire

A working knowledge of Python and Data Analysis and Visualization techniques. A minimum of high school math.  

Approx. 13 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Describe the various types of Machine Learning algorithms and when to use them 

  • Compare and contrast linear classification methods including multiclass prediction, support vector machines, and logistic regression 

  • Write Python code that implements various classification techniques including K-Nearest neighbors (KNN), decision trees, and regression trees 

  • Evaluate the results from simple linear, non-linear, and multiple regression on a data set using evaluation metrics 

Compétences que vous acquerrez

  • SciPy and scikit-learn
  • Machine Learning
  • regression
  • classification
  • Hierarchical Clustering
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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Bachelor of Science in Computer Science de Réseau de compétences IBM. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up94%(23,179 évaluations)
Semaine
1
Semaine 1
1 heure pour terminer

Introduction to Machine Learning

1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 29 min)
Semaine
2
Semaine 2
2 heures pour terminer

Regression

2 heures pour terminer
5 vidéos (Total 43 min)
Semaine
3
Semaine 3
4 heures pour terminer

Classification

4 heures pour terminer
5 vidéos (Total 35 min), 1 lecture, 7 quiz
Semaine
4
Semaine 4
3 heures pour terminer

Linear Classification

3 heures pour terminer
4 vidéos (Total 46 min), 1 lecture, 5 quiz

Avis

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