À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

37%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

37%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

12%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Approx. 9 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Use the basic components of building and applying prediction functions

  • Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates

  • Describe machine learning methods such as regression or classification trees

  • Explain the complete process of building prediction functions

Compétences que vous acquerrez

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

Résultats de carrière des étudiants

37%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

37%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

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Offert par

Placeholder

Université Johns-Hopkins

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up89%(6,724 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

2 heures pour terminer

Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation

2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 73 min), 4 lectures, 1 quiz
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Week 2: The Caret Package

2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 96 min)
Semaine
3

Semaine 3

1 heure pour terminer

Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions

1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 48 min)
Semaine
4

Semaine 4

3 heures pour terminer

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

3 heures pour terminer
4 vidéos (Total 33 min), 2 lectures, 3 quiz

Avis

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