One of the most common tasks performed by data scientists and data analysts are prediction and machine learning. This course will cover the basic components of building and applying prediction functions with an emphasis on practical applications. The course will provide basic grounding in concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates. The course will also introduce a range of model based and algorithmic machine learning methods including regression, classification trees, Naive Bayes, and random forests. The course will cover the complete process of building prediction functions including data collection, feature creation, algorithms, and evaluation.
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존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
완료하는 데 약 9시간 필요
영어
자막: 아랍어, 프랑스어, 포르투갈어 (유럽), 이탈리아어, 베트남어, 한국어, 독일어, 러시아어, 영어, 스페인어
배울 내용
Use the basic components of building and applying prediction functions
Understand concepts such as training and tests sets, overfitting, and error rates
Describe machine learning methods such as regression or classification trees
Explain the complete process of building prediction functions
귀하가 습득할 기술
- Random Forest
- Machine Learning (ML) Algorithms
- Machine Learning
- R Programming
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존스홉킨스대학교
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 2시간 필요
Week 1: Prediction, Errors, and Cross Validation
This week will cover prediction, relative importance of steps, errors, and cross validation.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 73분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
완료하는 데 2시간 필요
Week 2: The Caret Package
This week will introduce the caret package, tools for creating features and preprocessing.
완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 96분)
완료하는 데 1시간 필요
Week 3: Predicting with trees, Random Forests, & Model Based Predictions
This week we introduce a number of machine learning algorithms you can use to complete your course project.
완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 48분)
완료하는 데 3시간 필요
Week 4: Regularized Regression and Combining Predictors
This week, we will cover regularized regression and combining predictors.
완료하는 데 3시간 필요
4개 동영상 (총 33분), 2 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
검토
- 5 stars66.43%
- 4 stars22.36%
- 3 stars6.92%
- 2 stars2.49%
- 1 star1.77%
실용적인 머신러닝의 최상위 리뷰
UY 제공2016년 11월 16일
Great course. Only missing piece is the working information / maths behind the models. But as the name suggests it teaches practical approach towards machine learning.
EG 제공2016년 7월 27일
I learned a lot in this class. There are slight gaps from the depth of material covered in the lectures to the quizzes and assignment. If you're good at researching online, you'll be fine.
HP 제공2017년 1월 15일
It was like opening up a door to a whole new world. I have discovered new tools that I will thoroughly enjoy to use for the exploration of data and for predictions. Thanks Team Coursera !
CJ 제공2018년 5월 11일
This course was really informative and extremely efficient by letting you know just the few basics needed to build some quite advanced models such as random forest..
자주 묻는 질문
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