This course introduces you to one of the main types of modelling families of supervised Machine Learning: Regression. You will learn how to train regression models to predict continuous outcomes and how to use error metrics to compare across different models. This course also walks you through best practices, including train and test splits, and regularization techniques.
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À propos de ce cours
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Essayez Coursera pour les affairesCompétences que vous acquerrez
- Regression Analysis
- Supervised Learning
- Linear Regression
- Ridge Regression
- Machine Learning (ML) Algorithms
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Introduction to Supervised Machine Learning and Linear Regression
4 heures pour terminer
11 vidéos (Total 72 min), 2 lectures, 5 quiz
4 heures pour terminer
Data Splits and Polynomial Regression
4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 56 min), 1 lecture, 5 quiz
4 heures pour terminer
Cross Validation
4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 63 min), 1 lecture, 4 quiz
3 heures pour terminer
Bias Variance Trade off and Regularization Techniques: Ridge, LASSO, and Elastic Net
3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 87 min), 1 lecture, 4 quiz
Avis
- 5 stars78,79 %
- 4 stars16,33 %
- 3 stars3,15 %
- 2 stars0,85 %
- 1 star0,85 %
Meilleurs avis pour SUPERVISED MACHINE LEARNING: REGRESSION
par MK8 nov. 2021
Thank you Coursera.
Thank you IBM.
Thank you to all intructors.
par MK11 août 2022
It was a great learning experience with in-depth knowledge and practice-based demos helped me to understand the concepts easily.
par UV5 juil. 2022
awesome expirence and iam good to go towards an next course thankyou.
par NA27 déc. 2020
Learned really about supervised learning and more importantly regularization and some available methods.
Foire Aux Questions
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