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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
完成時間大約為9 小時
英語(English)
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提供方

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Alberta Machine Intelligence Institute

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 4 小時

Classification using Decision Trees and k-NN

完成時間為 4 小時
8 個視頻 (總計 46 分鐘), 4 個閱讀材料, 2 個測驗
8 個視頻
What does a classifier actually do?5分鐘
Classification in scikit-learn3分鐘
What are decision trees?6分鐘
Generalization and overfitting8分鐘
Classification using k-nearest neighbours8分鐘
Distance measures8分鐘
Weekly summary2分鐘
4 個閱讀材料
Math Review10分鐘
Scikitlearn documentation for decision trees (Optional)10分鐘
Scikitlearn documentation for random forests (Optional)10分鐘
Scikitlearn documentation for k-nearest neighbours (Optional)10分鐘
2 個練習
Supervised Learning Basics
Understanding Classification with Decision Trees and k-NN20分鐘
2

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完成時間為 2 小時

Functions for Fun and Profit

完成時間為 2 小時
9 個視頻 (總計 62 分鐘), 1 個閱讀材料, 4 個測驗
9 個視頻
Optimal line-fitting8分鐘
Loss and Convexity7分鐘
Gradient Descent9分鐘
Nonlinear features and model complexity6分鐘
Bias and variance tradeoff6分鐘
Regularizers5分鐘
Loss for Classification7分鐘
Weekly summary4分鐘
1 個閱讀材料
Scikitlearn documentation for linear regression (Optional)10分鐘
4 個練習
Regression Basics
Understanding Model Complexity
From Regression to Classification2分鐘
The Regression side of Supervised Learning20分鐘
3

3

完成時間為 3 小時

Regression for Classification: Support Vector Machines

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 34 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
6 個視頻
Neural Networks9分鐘
Hinge Loss6分鐘
Basics of Support Vector Machines6分鐘
Kernels6分鐘
Weekly Summary1分鐘
1 個閱讀材料
Scikitlearn documentation for SVMs (Optional)10分鐘
2 個練習
Understanding Support Vector Machines
Regression-based Classification10分鐘
4

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完成時間為 1 小時

Contrasting Models

完成時間為 1 小時
8 個視頻 (總計 46 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
8 個視頻
Classification assessment6分鐘
Learning Curves6分鐘
Testing your models7分鐘
Cross validation5分鐘
Parameter tuning and grid search5分鐘
Model Parameters6分鐘
Weekly Summary1分鐘
1 個閱讀材料
Some resources on model assessment (Optional)10分鐘
1 個練習
Contrasting Models

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關於 Machine Learning: Algorithms in the Real World 專項課程

Machine Learning: Algorithms in the Real World

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