이 강좌에 대하여

최근 조회 5,546
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
영어
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

캘리포니아 샌디에고 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 3시간 필요

Week 1: Diagnostics for Data

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 49분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
Motivation Behind the MSE8m
Regression Diagnostics: MSE and R²6m
Over- and Under-Fitting6m
Classification Diagnostics: Accuracy and Error11m
Classification Diagnostics: Precision and Recall12m
4개의 읽기 자료
Syllabus10m
Setting Up Your System10m
(Optional) Additional Resources and Recommended Readings10m
Course Materials10m
3개 연습문제
Review: Regression Diagnostics30m
Review: Classification Diagnostics30m
Diagnostics for Data30m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Week 2: Codebases, Regularization, and Evaluating a Model

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 35분)
4개의 동영상
Model Complexity and Regularization10m
Adding a Regularizer to our Model, and Evaluating the Regularized Model8m
Evaluating Classifiers for Ranking4m
4개 연습문제
Review: Setting Up a Codebase30m
Review: Regularization5m
Review: Evaluating a Model5m
Codebases, Regularization, and Evaluating a Model45m
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Week 3: Validation and Pipelines

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 24분)
4개의 동영상
“Theorems” About Training, Testing, and Validation8m
Implementing a Regularization Pipeline in Python5m
Guidelines on the Implementation of Predictive Pipelines5m
3개 연습문제
Review: Validation30m
Review: Predictive Pipelines30m
Predictive Pipelines20m
4

4

완료하는 데 1시간 필요

Final Project

완료하는 데 1시간 필요
2 개의 읽기 자료
2개의 읽기 자료
Project Description10m
Where to Find Datasets10m

검토

MEANINGFUL PREDICTIVE MODELING의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

Python Data Products for Predictive Analytics 특화 과정 정보

Python Data Products for Predictive Analytics

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.