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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
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字幕:英語(English)
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提供方

Alberta Machine Intelligence Institute 徽標

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

2

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

4

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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來自MACHINE LEARNING ALGORITHMS: SUPERVISED LEARNING TIP TO TAIL的熱門評論

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

This specialization is for professionals who have heard the buzz around machine learning and want to apply machine learning to data analysis and automation. Whether finance, medicine, engineering, business or other domains, this specialization will set you up to define, train, and maintain a successful machine learning application. After completing all four courses, you will have gone through the entire process of building a machine learning project. You will be able to clearly define a machine learning problem, identify appropriate data, train a classification algorithm, improve your results, and deploy it in the real world. You will also be able to anticipate and mitigate common pitfalls in applied machine learning....
Machine Learning: Algorithms in the Real World

常見問題

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • 如果订阅,您可以获得 7 天免费试听,在此期间,您可以取消课程,无需支付任何罚金。在此之后,我们不会退款,但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

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  • 此课程不提供大学学分,但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校,了解详情。Coursera 上的在线学位Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。

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