This course introduces you to one of the main types of modeling families of supervised Machine Learning: Classification. You will learn how to train predictive models to classify categorical outcomes and how to use error metrics to compare across different models. The hands-on section of this course focuses on using best practices for classification, including train and test splits, and handling data sets with unbalanced classes.
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- Decision Tree
- Ensemble Learning
- Classification Algorithms
- Supervised Learning
- Machine Learning (ML) Algorithms
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
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Logistic Regression
3 heures pour terminer
12 vidéos (Total 86 min), 4 lectures, 5 quiz
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K Nearest Neighbors
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Avis
- 5 stars89,20 %
- 4 stars8,92 %
- 3 stars0,93 %
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Meilleurs avis pour SUPERVISED MACHINE LEARNING: CLASSIFICATION
par MK22 nov. 2021
Thank you Coursera.
Thank you IBM
Thank you to all instructors.
par KP20 mars 2022
this course taught me a lot even after being a practioner for 10+ years!
par JM18 janv. 2021
I would like to give especial thanks to the instructor (the one in the videos) for his great job. It would be nice to know who is is.
par YS30 juin 2022
Great! Helps me build my career path in Data Science
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