À propos de ce cours

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Niveau intermédiaire
Approx. 17 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Machine LearningMatlabPredictive Modelling
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MathWorks

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

5 heures pour terminer

Creating Regression Models

5 heures pour terminer
11 vidéos (Total 73 min), 7 lectures, 7 quiz
11 vidéos
Instructor Introduction2 min
Introduction to Supervised Machine Learning4 min
Introduction to the Taxi Data7 min
Creating and Cleaning Features8 min
Introduction to Regression8 min
Using the Regression Learner App10 min
Customizing Model Parameters9 min
Evaluating Regression Models6 min
Evaluate Your Model in MATLAB9 min
Summary of Regression1 min
7 lectures
Download and Install MATLAB15 min
Data and Code Files15 min
Supervised Machine Learning Reference10 min
Introduction to Module 15 min
Variables in the Taxi Data10 min
Summary of Regression Models15 min
Regression Metrics10 min
3 exercices pour s'entraîner
Feature Engineering Review12 min
Train a Regression Model30 min
Apply the Regression Workflow45 min
Semaine
2

Semaine 2

4 heures pour terminer

Creating Classification Models

4 heures pour terminer
6 vidéos (Total 45 min), 6 lectures, 2 quiz
6 vidéos
Using the Classification Learner App7 min
Evaluating Classification Models11 min
Evaluating Classification Models in MATLAB5 min
Training a Multiclass Model7 min
Summary of Classification1 min
6 lectures
Introduction to Module 25 min
Summary of Classification Models15 min
Binary Classification Metrics Reference20 min
Evaluate and Customize Classification Models30 min
Multiclass Classification Metrics Reference20 min
Customizing Multiclass Models30 min
2 exercices pour s'entraîner
Train a Classification Model30 min
Apply The Classification Workflow50 min
Semaine
3

Semaine 3

8 heures pour terminer

Applying the Supervised Machine Learning Workflow

8 heures pour terminer
9 vidéos (Total 49 min), 5 lectures, 3 quiz
9 vidéos
Using Validation Data During Training3 min
Embedded Methods for Feature Selection7 min
Using Regularization to Prevent Overfitting6 min
Introduction to Ensemble Models3 min
Training Ensemble Models3 min
Introduction to Hyperparameters5 min
Optimizing Hyperparameters8 min
Summary of Module 32 min
5 lectures
Introduction to Module 310 min
Examining Bias Variance Trade-off15 min
Practice Partitioning Data30 min
Using Wrapper Methods to Select Features40 min
Introduction to the Course Project10 min
2 exercices pour s'entraîner
Practice Reducing Model Complexity30 min
Applying Ensemble Models30 min

Avis

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À propos du Spécialisation Practical Data Science with MATLAB

Practical Data Science with MATLAB

Foire Aux Questions

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