À propos de ce cours

52,667 consultations récentes

Résultats de carrière des étudiants

38%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

38%

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

12%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 14 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

Compétences que vous acquerrez

Random ForestMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningR Programming

Résultats de carrière des étudiants

38%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

38%

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

12%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 14 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up89%(5,648 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
9 vidéos
What is prediction?8 min
Relative importance of steps9 min
In and out of sample errors6 min
Prediction study design9 min
Types of errors10 min
Receiver Operating Characteristic5 min
Cross validation8 min
What data should you use?6 min
4 lectures
Welcome to Practical Machine Learning10 min
A Note of Explanation2 min
Syllabus10 min
Pre-Course Survey10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 110 min
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Week 2: The Caret Package

2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 96 min)
9 vidéos
Data slicing5 min
Training options7 min
Plotting predictors10 min
Basic preprocessing10 min
Covariate creation17 min
Preprocessing with principal components analysis14 min
Predicting with Regression12 min
Predicting with Regression Multiple Covariates11 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 210 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)
5 vidéos
Bagging9 min
Random Forests6 min
Boosting7 min
Model Based Prediction11 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz 310 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors

4 heures pour terminer
4 vidéos (Total 33 min), 2 lectures, 3 quiz
4 vidéos
Combining predictors7 min
Forecasting7 min
Unsupervised Prediction4 min
2 lectures
Course Project Instructions (READ FIRST)10 min
Post-Course Survey10 min
2 exercices pour s'entraîner
Quiz 410 min
Course Project Prediction Quiz40 min

Avis

Meilleurs avis pour APPRENTISSAGE MECHANIQUE PRATIQUE
Voir tous les avis

Offert par

Logo Université Johns-Hopkins

Université Johns-Hopkins

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.